Identification and validation of end-of-life nursing care competencies for Kenyan nurses: A modified Delphi technique
Notice bibliographique
Résumé
Background: The number of patients requiring end-of-life care in acute care hospitals in Kenya continues to increase due to increases in non-communicable diseases. Despite advances in the field of palliative care (PC), its utilization is deficient in our setting, particularly at the end of life. Many patients and family members have unmet needs during the end-of-life phase. The aim of this study was to identify and validate end-of-life nursing competencies required by non-specialized nurses in Kenya. Validation of competencies for end-of-life care would help to develop relevant professional development programs in palliative care for these nurses. Methods: A two-round modified Delphi study was conducted. A 20-member panel of specialists in end-of-life care was involved in the identification and validation of the end-of-life nursing care competencies. Results: The results highlighted a total of eight core competencies namely: palliative nursing care; pain management; symptom management; ethical-legal issues; psychosocial, cultural and spiritual considerations; communication; loss, grief and bereavement; and death and dying. Additionally, 92 sub-competencies were identified that general nurses should possess within three domains of learning: knowledge (43 competencies), attitude (17 competencies), and practice/skills (32 competencies). Conclusions: The study forms a basis from which the identified end-of-life competencies can be utilized for continuous professional development programs for general nurses in acute care hospitals. Such programs could enhance the capacities of the general nurses and promote the integration of end-of-life care in acute care hospitals, thus improving the outcomes in quality of life for patients and families.
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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 | 0,054 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».