Features of the Nurse-Patient Relationship: Insights from a Qualitative Review Using Artificial Intelligence Interpretation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This qualitative literature review explored the intersection of art, creativity, and the nurse-patient relationship in the context of oncology nursing. It delved into the perceptions and reflections of nurses as captured by Generative Artificial Intelligence (GAI) analysis from two specialized nursing databases. METHODS: The protocol was registered on the Open Science Framework (OSF) Platform. A comprehensive search was conducted in CINAHL, the British Nursing Database, and the Nursing & Allied Health Database, using keywords related to art, cancer, creativity, nursing, and relationships. The extracted qualitative research studies were then analyzed using GAI to identify key themes and insights. RESULTS: The analysis revealed profound considerations regarding the role of nurses in oncology and palliative patient care. Nurses acknowledged the spiritual dimension through religious and spiritual practices, while emphasizing authentic presence and empathic communication. They actively addressed patient concerns, adapted to challenges, and engaged in continuous professional development. The insights from the GAI interpretation underscored the significance of empathy, creativity, and artistry in nurturing meaningful nurse-patient connections. CONCLUSIONS: The GAI-enabled exploration provided valuable insights into several dimensions of care, emphasizing the importance of spiritual sensitivity, empathic communication, and ongoing professional growth. As technology and human care converge, integrating artistry into the nurse-patient relationship could enhance patient experiences, improve outcomes, and enrich the oncology nursing practice.
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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 | 0,041 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».