Enhancing communication between nurses and patients in ambulatory care settings: A pretest–posttest design
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: In ambulatory care settings, effective nurse–patient communication is often hindered by workload pressures and time constraints. A major contributing factor is the lack of nurses’ communication-related knowledge, attitudes, and skills, which affects their ability to engage meaningfully with patients and deliver high-quality care. This study aims to evaluate the effectiveness of structured interventions in improving nurses’ communication-related knowledge, attitudes, and skills, with the goal of achieving over 95% compliance. Additionally, the study seeks to enhance patient satisfaction to at least 95% within ambulatory care settings. Methods: This study employed a descriptive cross-sectional design to assess patient satisfaction and a one-group pretest–posttest design to evaluate the impact of the interventions on nurses’ communication with patients. Results: Nurses’ overall communication compliance increased from 89.85% in the pre-test to 99.03% in the post-test, reflecting significant improvements across the knowledge, skills, and attitude domains. Patient satisfaction also demonstrated a substantial rise, increasing from 77.6% before the interventions to 97.92% afterward. Conclusions: The implementation of structured interventions—including communication skill development, team collaboration, ongoing training, and motivational initiatives—led to significant improvements in nurses’ communication practices and a marked increase in patient satisfaction within ambulatory care settings. These findings underscore the value of continuous, well-designed communication training in fostering effective nurse–patient interactions and enhancing the overall patient experience.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».