Strategies Used by Outpatient Oncology Nurses to Introduce Early Palliative Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although early palliative care is linked to improved health-related quality of life, satisfaction with care, and symptom management, the clinical strategies that nurses use to actively initiate this care are unknown. OBJECTIVES: The aims of this study were to conceptualize the clinical strategies that outpatient oncology nurses use to introduce early palliative care and to determine how these strategies align with the framework of practice. METHODS: A constructivist-informed grounded theory study was conducted in a tertiary cancer care center in Toronto, Canada. Twenty nurses (6 staff nurses, 10 nurse practitioners, and 4 advanced practice nurses) from multiple outpatient oncology clinics (ie, breast, pancreatic, hematology) completed semistructured interviews. Analysis occurred concurrently with data collection and used constant comparison until theoretical saturation was reached. RESULTS: The overarching core category, pulling it all together , outlines the strategies used by oncology nurses to support timely palliative care referral, drawing on the coordinating, collaborating, relational, and advocacy dimensions of practice. The core category incorporated 3 subcategories: (1) catalyzing and facilitating synergy among disciplines and settings , (2) promoting and considering palliative care within patients' personal narratives , and (3) widening the focus from disease-focused treatment to living well with cancer . CONCLUSION: Outpatient oncology nurses enact unique clinical strategies, which are aligned with the nursing framework and reflected multiple dimensions of practice, to introduce early palliative care. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Our findings have clinical, educational, and policy implications for fostering the conditions in which nurses are supported to maximize their full potential in the introduction of early palliative care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».