Nurse-patient Relationships and Expatiate Nurse in Saudi Arabia: Challenges and Implications
Notice bibliographique
Résumé
The therapeutic relationships-form of the nurse-patient-relationship are formed within short durations to address patient care needs quickly and effectively, as well as psychosocial support for family or friends. The purpose of this paper is to focus on challenges that nurses can experience when trying to establish therapeutic relationships with their patients when they are in their communications due to cultural, religious or language challenges. Databases such as PubMed, Scopus, and ProQuest, were used to obtain a comprehensive overview of the literature. The synthesis of the articles grouped together to identify common patterns or themes. The data was integrated into the therapeutic relationship and its elements. The disparities between nurses and their patients may hinder nurses’ abilities to establish a therapeutic nurse-patient relationship with their Saudi patients and families. This interruption in creating such relationships may lead to a decrease in the quality of care. Effective communication seems to be associated with the intimacy of the relationship, which creates a sense of trust. A nurse’s empathy that balances power between both parties provides a perception of respect for the patients. Pre-departure education programs may help expatriate nurses learn about the culture of their hosts prior to their arrival in that country. These programs should provide opportunities for expatriate nurses to learn about, discuss and explore how to ‘fit into’ these cultural practices. Mentoring programs that electronically connect previous nurses who worked in the host country with new recruits in that country should be provided. Thus, the recruited nurses can benefit from their colleagues' experiences and have a more realistic view of what working in that host country is like. This review will help to raise leaders’ awareness about the challenges experienced by expatriate nurses who deliver care to patients with divergent belief systems than their own.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».