Exploring augmentative and alternative communication in intensive care units: nurses’ experiences, knowledge, and training preferences in Cyprus
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Nurses provide quality and safe care to critically ill patients in intensive care units (ICUs) who might also experience severe speech-language production and/or comprehension impairments. However, interpreting patients' communication efforts is not always possible for several reasons, such as lack of time or training. The current study aimed to investigate ICU nurses' Augmentative and Alternative Communication (AAC) knowledge and determine their preference for receiving training on AAC forms of communication. MATERIALS AND METHODS: One hundred and two ICU nurses from Cyprus's three largest public ICUs completed an electronic questionnaire with multiple-choice questions. RESULTS: The findings showed that participants use both unaided and aided forms of communication. The aided forms are limited to pen and paper and whiteboards, with the use of other assistive technology being scarce. It was also evident that participants had received minimal training in AAC. However, the nurses expressed a willingness to receive training in AAC to communicate with their patients. CONCLUSIONS: It is essential that AAC training is provided to ICU nurses during their academic training and as part of continuous professional education. Additionally, interdisciplinary collaboration with healthcare professionals, such as speech and language therapists specializing in ICU communication enhancement, is advised.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».