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Enregistrement W4296522719 · doi:10.1111/jocn.16542

Behavioural indicators of compassionate nursing care of individuals with complex needs: A naturalistic inquiry

2022· article· en· W4296522719 sur OpenAlexaffabout
Ahtisham Younas, Caroline Porr, Joy Maddigan, Julia Moore, Pablo Navarro, Dean Whitehead

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensImperial College of TorontoNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesScience for Equity, Empowerment and Development Division
Mots-clésNursingThematic analysisCompassionEmpathyHealth carePsychologyMental healthAltruism (biology)MedicineActive listeningPopulationQualitative researchSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS AND OBJECTIVES: To explore behavioural indicators of compassionate nursing care from the perspectives of individuals with multimorbidities and complex needs. BACKGROUND: Complex patients are individuals with multimorbidity and/or mental health concerns, andoften with medication and drug-related problems requiring ongoing person-centered care, mental health interventions, and family and community resources. They are frequent consumers of health-care services and it is documented that these patients experience discrimination and substandard care. Compassionate care can improve patient care experiences and health outcomes. However, missing is the guidance on how to provide compassionate care for this population from the perspectives of complex patients. DESIGN: A qualitative descriptive approach was conducted in eastern Canada from December 2020-April 2021. The COREQ guidelines were followed for reporting. METHODS: Data from in-person and virtual semi-structured interviews with 23 individuals having experiences as complex patients were analysed using reflexive thematic analysis. Among them 19 were homeless and lived in a shelter. FINDINGS: Six indicators of compassionate nursing care were generated: sensitivity, awareness, a non-judgmental approach, a positive demeanour, empathic understanding, and altruism. CONCLUSIONS: Individuals perceived that nurses who acknowledge personal biases are better at providing compassionate care by manifesting compassion through their genuine and selfless interest in the complicated health problems and underlying socio-cultural determinants of each patient. Kindness, positivity, and a respectful nursing approach elicit openness and the sharing of heartfelt concerns. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Comprehensive health assessment, dedicated efforts to know the patient as a human being, and listening to the patient's preferences can improve health outcomes among individuals with complex needs. Healthcare administrators can effect the change by supporting nurses to address complex health and social care needs with compassion. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Patients and healthcare professionals helped in data collection at the community care centre.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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