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Enregistrement W4312646115 · doi:10.32920/ihtp.v2i2.1547

Pleasure and suffering in the work of palliative oncology nurses: A reflective discursive presentation

2022· article· en· W4312646115 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Dulce Santana dos Santos, Sílvio Arcanjo Matos Filho, Ricardo Souza Evangelista Sant’Ana, Norma Valéria Dantas de Oliveira Souza, Zulmerinda Meira Oliveira, Octávio Muniz da Costa Vargens

Notice bibliographique

RevueInternational Health Trends and Perspectives · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPleasurePalliative careMedicineNursingSubjectivityPsychicPsychologyPsychotherapistAlternative medicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In palliative care, nursing work is characterized by the concept of suffering as nurses cope with not only the death of patients, but also challenges with interacting with families. This suffering however, if offset by the concept of pleasure, as patients find meaning in illness, pain, and in the acceptance of death as a natural process, which generates pleasure. This reflective discursive presentation is based on the theoretical framework of Dejours’ psychodynamics of work and highlights the area of palliative oncology nursing as a source of suffering and pleasure. The daily life of palliative oncology nurses, subjectivity at work, and constant interactions between psychic, social, individual, and collective factors are discussed. In their clinical practice, palliative oncology nurses break with the prescribed way of engaging in care while building on various meanings of work that transforms and is also transformed. Considerations related to the need for teaching and research activities to examine pleasure and suffering in palliative oncology nursing is presented.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0210,040
Communication savante0,0250,014
Science ouverte0,0050,021
Intégrité de la recherche0,0100,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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