Precepting in critical care: Communication and collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Well-honed interpersonal and communication skills are essential in an effective preceptorship. Preceptors not only facilitate and develop positive interpersonal relationships between themselves, the preceptee, the patient and family, and the healthcare team, but they have a responsibility to foster and develop the preceptee’s interpersonal and communication skills as well. Doing so is even more important and more challenging in the complex, busy, and often overwhelming critical care environment. This article is the third in a series that aims to support new and experienced critical care nurse preceptors, as they guide those who will become the future of critical care nursing. Effective interpersonal and communication skills are essential to establish any constructive professional relationship in nursing practice, but even more so in the critical care environment due to its fast-paced, highly acute and complex nature. Effective communication skills help build trusting relationships, foster a caring environment, allow greater accuracy and understanding of information and, ultimately, lead to safer patient- and family-centred care (Arnold & Boggs, 2020). Strong interpersonal and communication skills can assist preceptors to be more effective personally and even more so in their role guiding preceptees (Hardie et al., 2022). At the same time, preceptees may have limited experience with communication in clinical practice, particularly in the high-pressure context of an intensive care unit (ICU), and it is the preceptor’s responsibility to assist their preceptees in developing these skills.
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,015 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».