Promoting patient rights in nursing care in Ghana through the Caring Space Model
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To explore patient rights outcomes in nurse-patient clinical interactions in the Yendi Hospital and promote patients' rights in Ghana using a proposed Caring Space Model. Design: An ethnographic research design was implemented, and purposive sampling was used to recruit participants. Data were gathered across nine inpatient units through in-depth individual interviews (n = 39), ethnographic participant observations (over 400 hours), and a focus group discussion from December 2021 to April 2022. A reflexive thematic analysis was conducted to explore participants' knowledge, experiences, and barriers to upholding patient rights in clinical interactions. Setting: The study was conducted in the Yendi Municipal Hospital. Participants: Included Nurses (n=11), patients (n=21), and caregivers (n=11) who were 18 years of age or older and provided voluntary consent. Additionally, nurses must have at least three years of experience in a hospital setting. Results: failed to educate patients and caregivers because they feared that doing so would cause undue stress. Poor patient rights outcomes were rooted in human and material resource constraints, affecting nurse-patient and nurse-nurse manager relationships. Patient rights education, transformative nursing leadership practices, and effective communication during clinical interactions can enhance patient rights and safety. Conclusion: To promote patient-centred care, a model of the Caring Space has been developed to advance ethical nursing and caring practices that elevate patient rights in patient-provider clinical interactions. Funding: .
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».