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Enregistrement W4401034035 · doi:10.1177/08980101241262922

Transcendental Meditation Enriches Nurses’ Authentic Presence Through Caring for Self and Others

2024· article· en· W4401034035 sur OpenAlexaff
Catherine Aquino‐Russell, Jennifer Bonamer, Susan Hartranft, Mary Kutash, Ayesha Johnson

Notice bibliographique

RevueJournal of Holistic Nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesDavid Lynch Foundation
Mots-clésTranscendental meditationMeditationTranscendental numberEmpathyPsychotherapistPsychologySocial psychologyPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of Study: Given the enormity of the most recent challenges to clinician well-being, intensified by the pandemic, we decided to explore the influence of Transcendental Meditation ® (TM) ® on the well-being of clinical nurses. The purpose of our study was to use qualitative analysis to enhance our understanding of the experiences of clinical nurses who practiced TM, as viewed through the lens of our conceptual model and Watson's holistic unitary caring science theory. Design and Method: This qualitative study involved a thematic analysis of clinical nurses’ written descriptions following the completion of the TM program during the COVID-19 pandemic. Findings: The nurse participants shared their experiences with the practice of TM as creating present moment focus, leading to enhanced self-care, and development of authentic presence with others. The overall theme uncovered in the analysis is that authentic presence is veritas (truth) in knowing, being, doing, and becoming. Conclusions: The findings were congruent with Watson's unitary caring science theory and provided illumination of the holistic value of TM as a self-care strategy for supporting nurses’ well-being with the goal of retaining nurses in practice. When nurses care for themselves, they are more likely and able to care for others, thus helping them to enjoy their nursing careers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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