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Enregistrement W4414313318 · doi:10.1097/nne.0000000000001970

“Teach for Dignity”: Longitudinal Evaluation of Training on Dignity-in-Care Relationships for Nursing Students

2025· article· en· W4414313318 sur OpenAlexaff
Loredana Buonaccorso, Luca Ghirotto, Giovanna Amaducci, Silvia Soncini, Shaniko Kaleci, Giusy Iorio, Daniela Mecugni

Notice bibliographique

RevueNurse Educator · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePatient Dignity and Privacy
Établissements canadiensMountain Equipment Co-op (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDignityPsychological interventionTraining (meteorology)Nurse educationMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient dignity is a critical component of health care; however, evidence suggests that it is often inadequately maintained, particularly among nursing students. PURPOSE: To assess the impact of a dignity-in-care training intervention on nursing students' knowledge and explore how they apply it in their practice after graduation. METHODS: This was a mixed-methods study involving second-year nursing students with interventions provided by a psycho-oncologist. Quantitative data were collected through pre- and post-training questionnaires on dignity, while qualitative data were obtained from focus groups and semi-structured interviews conducted 1 and 2 years after the training. The analysis included McNemar's test for quantitative data and thematic analysis for qualitative results. RESULTS: Sixty-four students completed the pre- and post-training assessments. Significant improvements were observed in emotional and psychosocial dignity-related domains; however, declines were noted in procedural domains. CONCLUSIONS: Future interventions should adopt a comprehensive approach, possibly co-led by nurses and psychologists, to uphold dignity in care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,265
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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