Patients’ perception of non-standard appearanceof nursing staff
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Over the years, nurses have been considered models of care and neatness, dressed in a stiff white uniform.Recently, nursing staff have been choosing uniforms due to the variety of colours and comfort of wearing.Various forms of body decoration are also becoming popular among this professional group.Aim of the study was assessment of patients' perception of non-standard appearance of nursing staff. Material and methods:The study was conducted using the diagnostic survey method using a questionnaire.The study material was collected between March and June 2022.The survey questionnaire consisted of 5 closed and semi-open questions and 5 specific questions.A total of 1267 patients completed the survey questionnaires, and 1109 correctly completed survey questionnaires were analysed.Each respondent gave informed consent to conduct the study.All results are statistically significant when p ≤ 0.05.Results: Most patients were not bothered by nursing staff having tattoos in a visible place (64.8%).Piercing in specific places of the body by nurses was accepted by 55.8% of respondents.One third (33.8%) of respondents were against nursing staff having non-standard hair colours.Most of the respondents believed that nursing staff should be able to wear medical clothing in any colour of their choice (81%).Conclusions: The attitude of patients towards visible body modifications used by nursing staff is individual.Older people, men, and rural residents are less likely to accept the use of forms of body decoration among nursing staff compared to younger people, women, and urban residents.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».