Nurses, physicians and patients’ knowledge and attitudes about nurse prescribing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the roles that nurses have acquired in recent years is the role of prescribing. This study aimed to investigate the knowledge and attitudes of critical care nurses, physicians and patients about nurse prescribing. METHODS: A descriptive cross-sectional study with the participation of 152 nurses, 53 physicians and 75 patients was carried out. Participants were selected by stratified random sampling from the critical care units of six hospitals in Tabriz, Iran. Demographics and participants' knowledge and attitudes about nurse prescribing questionnaires were used to collect data. The collected data were analyzed using SPSS-22 software. RESULTS: The mean scores of total knowledge about nurse prescribing in nurses, patients and physicians' were 15.41 ± 1.85,16.45 ± 2.31, 14.74 ± 1.7 respectively (from a range of 10 -20), and the mean score of knowledge by physicians was significantly higher than others (P = 0.000) and they had more knowledge about nurse prescribing. The mean scores of the attitudes towards nurse prescribing in nurses, physicians and patients were 40.62 ± 3.68, 37.98 ± 5.92 and 39.38 ± 4.39 respectively (from a range of 10 -50). However, the total mean score of attitudes among nurses was significantly higher than others (P = 0.000) and nurses had more positive attitudes toward prescribing. CONCLUSION: The results showed that the participants have a good understanding and attitudes toward nurse prescribing. Nurse prescribing as a new duty and authority can be considered in providing more effective care by specialist nurses. The results of this study can also be used in the future planning of health policy for nurses to have the right to prescribe and ultimately improve the quality of patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».