Impact of a Training Program on Oncology Nurses’ Confidence in the Provision of Self-Management Support and 5As Behavioral Counseling Skills
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer patients and their families play a central role in the self-management of the medical, emotional, and lifestyle consequences of cancer. Nurses with training in self-management support can enable cancer patients to better manage the effects of cancer and treatment. Methods: As part of a randomized controlled trial, we developed a training program to build nurses’ confidence in the provision of self-management support (SMS). The SMS skills taught were adapted from the Stanford Peer Support training programs and embedded within the 5As (Assess, Advise, Agree, Assist, and Arrange) behavioral counseling process. We evaluated the impact of the training program on oncology nurses’ and coaches’ confidence using a Student’s t-test for paired samples in a nonrandomized, one-group pre/postsurvey. Results: Participants were experienced oncology nurses from three participating cancer centers. A two-tailed Student’s t-test for paired samples showed a significant improvement in nurses’ confidence for the 15 SMS microskills targeted in the training between the pretest and post-test as follows: for Center 1, a mean difference of 0.79 (t = 7.18, p ≤ 0.00001); for Center 2, a mean difference of 0.73 (t = 8.4, p ≤ 0.00001); for Center 3, a mean difference of 1.57 (t = 11.45, p ≤ 0.00001); and for coaches, a mean difference of 0.52 (t = 7.6, p ≤ 0.00001). Conclusions: Our training program improved oncology staff nurses’ and cancer coaches’ confidence in 15 SMS microskills and has potential for SMS training of nurses in routine 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».