MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283713268 · doi:10.5430/jnep.v12n11p9

Understanding genetics in nursing care – A qualitative interview study

2022· article· en· W4283713268 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas Raundahl Mikkelsen, Camilla Bader Breer, Kari Konstantin Nissen, Karin Christiansen

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingQualitative researchPsychologyMedicineSociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The aim of the present study was to investigate the use of genetics/genomics (G/G) knowledge and competencies in a Danish nursing context.Methods: Using a qualitative approach, thirteen Danish nurses representing different parts of the Danish health care system were interviewed about their experiences with G/G in daily practice. One focus group interview was conducted face to face, and nine individual semi-structured interviews were conducted partly face to face, partly online due to Covid-19 restrictions. Data were analyzed through systematic text condensation using the NVIVO13 tool (QSR International).Results: We identified five themes: 1) The nature of genetics; 2) Knowledge about genetics; 3) The roles of the nurse; 4) Nurses’ engagement with patients and relatives; 5) Patient pathways. Ethics was a recurrent theme in all five themes.Conclusions: The Danish nurses interviewed generally hold a narrow understanding of genetics i.e. defining it as heredity. They are involved in G/G aspects of care, although the extent and nature of this involvement varies considerably between different care settings. Hence, it seems unlikely that all nurses will require the same G/G knowledge and competencies. Nevertheless, the nurses share the belief that they should possess some basic knowledge about G/G to perform adequate nursing care. Their current knowledge about G/G is typically informed by practice and to a very small degree by their formal education. They agree that G/G literacy will be a general requirement in future nursing. Some of the nurses consider personalized medicine to be the golden road to better patient treatment and care. Some request more knowledge about G/G topics and a vocabulary to communicate adequately with doctors, patients and relatives on these issues. The importance of ethics is emphasized throughout the interviews.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,214
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nursing Education and PracticeMême sujetBRCA gene mutations in cancerTravaux en français237 207