Bridging the Gap: Communication Strategies for Wound, Ostomy, and Continence (WOC) Nurses Working With Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine effective communication strategies for wound, ostomy, and continence (WOC) nurses working with adolescent patients and provide evidence-based recommendations for improving patient-provider interactions that consider adolescent developmental needs, cultural factors, and privacy concerns. METHOD: A narrative review of literature examining adolescent development, healthcare communication, and WOC nursing care was conducted to identify key principles and strategies for effective communication with adolescent patients. APPROACH: ST prevalence data were collected concurrently with the quarterly Pressure Injury Prevalence Survey over a period of 12-months (beginning the third quarter of 2017 through the second quarter of 2018) by the Pressure Injury Prevalence Survey Skin Care Champions using the revised Payne-Martin classification system for STs. A data collection form developed by the Wound, Ostomy, and Continence nurse was also completed for the patients with ST(s). SEARCH STRATEGY: Literature was reviewed from nursing, psychology, and healthcare communication databases focusing on adolescent development, WOC care, nurse-patient communication, and cultural competency in adolescent healthcare settings. FINDINGS: Key findings include: (1) understanding adolescent development is crucial for effective communication; (2) cultural background significantly influences how adolescents perceive and communicate about WOC care; (3) technology and social media offer both opportunities and challenges for patient engagement; (4) privacy and confidentiality are paramount concerns requiring specific protocols; and (5) developmental-informed communication techniques improve patient outcomes and treatment adherence. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: WOC nurses can enhance care delivery and patient outcomes by employing developmentally appropriate communication strategies, respecting cultural differences, maintaining privacy, and leveraging technology appropriately. These approaches help build trust, promote self-management skills, and establish foundations for long-term health behaviors in adolescent patients.
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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 | 0,011 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».