Providing compassionate care in a virtual context: Qualitative exploration of Canadian primary care nurses’ experiences
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Virtual care presents a promising opportunity to create new communication channels and increase access to healthcare. However, concerns have been raised around the potential for unintended emotional distances created through virtual care environments that could strain patient-provider relationships. While compassionate care is an enabler of emotional connectivity and a core tenant of nursing, little is known about whether or how nurses have adapted their compassion skills into virtual interactions. These concerns are particularly relevant in primary care, where there is a focus on relational continuity (i.e. relationship-based, longitudinal care) and a broad uptake of virtual care. The aim of this study was to explore the meaning of compassionate virtual care and to uncover how nurses operationalized compassionate care through virtual interactions in primary care. Methods: We used a qualitative interpretive descriptive lens to conduct semistructured interviews with primary care nurses (Ontario, Canada) who had provided virtual care (i.e. video visits, remote patient monitoring, or asynchronous messaging). We used a thematic approach to analyze the data. Results: We interviewed 18 nurse practitioners and two registered nurses. Participants described how: (1) compassionate care was central to nursing practice, (2) compassionate care was evolving through virtual nurse-patient interaction, and (3) nurses balanced practice with patients' expectations while providing virtual compassionate care. Conclusions: There is an opportunity to better align nurses' understanding and operationalization of compassionate care in virtual primary care contexts. Exploring how compassionate care is operationalized in primary care settings is a necessary first step to building compassionate competencies across the nursing profession to support the continued virtual evolution of health service delivery.
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 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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».