Nurses’ perceptions regarding their own professionalism attributes to quality neonatal, infant and under-5 childcare
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Professional nurses are trained to provide quality care. Despite their skill, neonates, infants, and under-5 children mortality rates are high, and healthcare is challenged to reach sustainable development goal number 3 of healthy lives and to reduce the mortality rates. Methods This study employed a qualitative exploratory, descriptive design to explore and describe professional nurses’ professionalism attributes to provide quality care to neonates, infants, and under-5 children in the North West Province. Eight naïve sketches of an all-inclusive sample of invited professional nurses (N = 25; n = 8) were received. The naïve sketch questions were based on the Registered Nurses Association of Ontario’s professionalism attributes. Tesch’s eight data analysis steps were used with an independent coder’s assistance. Results The categories included (1) knowledge, (2) spirit of inquiry, (3) accountability, (4) autonomy, (5) advocacy, (6) collegiality and collaboration, (7) ethics and values) and (8) professional reputation with their respective themes and sub-themes. Conclusion Professional nurses are aware of their nursing professionalism attributes in quality of care in neonates, infants and under-5 children, ‘innovation and visionary’ attribute did not emerge, which should receive more attention to strengthen the quality of care. However, the attribute ‘professional reputation’ newly emerged in the South African context.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».