The Person‐Centred Care Practices of Mental Health Nurses: A Cross‐Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Person-centred care can result in improved patient satisfaction and health outcomes; however, operationalisation has been challenging in mental health settings. AIM: To describe person-centred mental health nursing practices and associated factors. METHODS: The study was underpinned by The Person-Centred Practice Framework. All mental health and addictions registered nurses in one Canadian province were invited to complete the Person-centred Practice Inventory-Staff (PCPI-S) and a short demographic questionnaire. EQUATOR network recommendations for quantitative (STROBE) data were followed. RESULTS: = 0.451, p < 0.001) association between the practice environment domain score and the person-centred process domain score, which was the measure of delivery of person-centred care. A regression model explained 76.1% of the variance in delivery of person-centred care. Significant predictors were: (1) the prerequisites domain score of the PCPI-S, (2) the environment domain score of the PCPI-S and (3) nurses' relationship with their manager. DISCUSSION: Findings from our study provide strong support for the use of the Person-centred Practice Framework in mental health nursing, particularly in the context of Canadian mental health and addictions services. Study results align with existing evidence that also reported generally favourable PCPI-S scores with comparatively lower scores in the practice environment domain. RECOMMENDATIONS: To address practice environment concerns, future research should focus on the context within which care takes place and its impact on the delivery of person-centred care.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».