Efficacy of the Use of the Calgary Family Intervention Model in Bedside Nursing Education: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To objectively analyze the research for empirical evidence of the efficacy of the use of the Calgary Family Intervention Model (CFIM) in assisting bedside education by nurses and to identify facilitators and barriers to the use of the Model. Methods: Four research databases (PubMed [MEDLINE], CINAHL, Web of Science, and Science Direct) were queried for studies commensurate with the objective statement from 1990 to 2021. In total, 169 articles were initially identified in the search, 135 were screened after duplicates and ineligible articles were removed, ultimately leaving the sample of 24 articles for the review. Results: There is significant evidence to conclude that the CFIM is a very useful model to be used by nurses for bedside education and to improve overall patient and family outcomes. It enables communication, collaboration, and therapeutic conversations. The use of CFIM by nurses serves as a resource for both them and families and patients involved. There are some concerns to the use of CFIM as there are family dynamic issues, which result in problems providing care to patients. A lack of family sharing can result in inadequate care to the patient as well as unrealistic expectations from family members involved. Conclusion: The CFIM is an excellent tool to enable nurses to provide education at the bedside and to enable improved patient and family outcomes. The use of the tool is suggested in situations where it would improve the level of care provided to patients and families.
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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 | 0,019 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».