Effect of telenursing on self-efficacy among myocardial infarction patients: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
A systematic review was conducted to investigate the impact of telenursing on self-efficacy in patients who have experienced Myocardial infarction (MI). We systematically searched international electronic databases, including Scopus, PubMed, and Web of Science, from their inception to September 1, 2023, using keywords derived from Medical Subject Headings such as "telenursing", "self-efficacy", and "myocardial infarction". Furthermore, we explored Iranian databases like Iranmedex and Scientific Information Database. The quality of randomized controlled trials (RCTs) and quasi-experimental studies was assessed using the critical assessment checklist from the Joanna Briggs Institute (JBI). A total of 220 MI patients were enrolled in four studies. Of the MI patients, 67.29% were male and 50.00% were in the intervention group. The mean age of participants was 57.25 (SD=7.34) years. Of the included studies, four were quasi-experimental studies, three studies were conducted in Iran, and one study was conducted in Egypt. The mean study follow-up was 6 weeks. Also, the mean duration of the intervention was 11.67 minutes. In all studies, interventions were effective in increasing MI patients' self-efficacy. In sum, the findings demonstrated that telenursing can be effectively utilized by nurses to enhance the self-efficacy of patients. We recommend that healthcare managers and policymakers establish a platform that not only incorporates telenursing via telephone calls but also integrates other methods, such as video calls. This approach should aim to balance the costs associated with different telenursing methods, ensuring accessibility for all individuals. Consequently, in addition to traditional telephone calls, alternative telenursing modalities can be employed to enhance self-efficacy.
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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 | 0,031 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».