Nurses’ self-efficacy and knowledge: A pre- and post- study on reeducation for patient self-management of Type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) is a chronic health condition with the potential for poor health outcomes that can be limited by good patient education and self-management approaches. Nurse-led diabetes self-management education (DSME) can reduce hospitalizations, support optimal blood glucose levels, and lower hemoglobin A1C. The goal of this study was to establish and maintain expertise for long term care (LTC) facility nurses in DSME. The project's purpose was to determine whether DSME increases LTC nurse knowledge about T2DM management, and whether it increases self-efficacy of LTC nurses to deliver DSME discharge training.Methods: This project utilized a quasi-experimental prospective comparative pre and posttest design to examine the effect of DSME training for licensed practical and registered nurses practicing in Chicagoland LTC facilities. Knowledge was measured utilizing a pre-and-posttest survey before and after the educational intervention and analyzed with the Wilcoxen signed-rank test. The online survey included a questionnaire to assess nurses' knowledge about T2DM and DSME and self-efficacy for delivering DSME. Descriptive statistics analyzed demographic data and questionnaire responses. Data analysis was performed IBM's Statistical Package for the Social Sciences.Results: Ten participants completed the survey. Post-test scores increased following the education session with a p-value (.03689) for the variable “knowledge in treating low blood sugar,” suggesting the DSME educational training increased LTC nurse knowledge. The average-pre-post-confidence level scores were significant (p = .01198), indicating that education on T2DM and DSME increases nurse knowledge about T2DM management and increases their self-efficacy for delivering T2DM education.Conclusions: This study demonstrated a link between T2DM management knowledge and DSME education programs for LTC nurses. The study's findings emphasize the need for ongoing education to increase nurse knowledge, self-efficacy and confidence for providing T2DMcare to improve patient outcomes.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».