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Enregistrement W4416076549 · doi:10.5737/23688076355678

Clinical judgment during the nursing process in oncology care: An almost experimental study

2025· article· W4416076549 sur OpenAlexvenueno aff
Sara Leticia Agazzi, Fabiana Brum Haag, Thamirys Fernanda Santos Candido, Eleine Maestri, Priscila Biffi, Júlia Valéria de Oliveira Vargas Bitencourt

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2025
Typearticle
Langue
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricIntervention (counseling)Clinical judgmentOncology nursingNurse educationData collectionNursing Outcomes ClassificationProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Nurses face difficulties in applying the stages of the nursing process, which may lead to shortcomings in clinical judgment or decision-making in patient care. Objective: To compare the clinical judgment of nurses providing care to people with cancer, before and after an educational intervention regarding use of nursing process. Methods: This is a quasi-experimental study carried out with 12 nurses working in a high-complexity oncology hospital in Brazil. The participants were assessed using the Lasater Clinical Judgment Rubric (LCJR) before and after an educational intervention on nursing process. Data collection occurred between July and August 2023, and the data were analyzed using Student’s t-test for paired samples. Results: The study variables that showed significance after intervention were prioritizing data (p < 0.001), making sense of data pre-intervention (p = 0.017), well-planned intervention/flexibility (p = 0.002), being skillful (p = 0.003), evaluation/self-analysis (p < 0.001), and commitment to improvement (p < 0.001). Conclusions: It can be seen through this study that oncology nurses improved their interpretation skills, their response to the provision of nursing care, and their ability to reflect on their practice following an educational intervention. The education intervention is an element that changes realities, such that nurses are competent to implement the nursing process in cancer care settings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,432 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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