COMMUNICATION COMPETENCY AND EMPATHY AMONG NURSES IN THE INTENSIVE CARE UNIT OF TERTIARY HOSPITALS IN SAUDI ARABIA
Notice bibliographique
Résumé
Intensive Care Unit (ICU) is a highly stressful and unique environment. Caring for a diverse client population requires nurses effective communication and empathy. These traits, in turn, help to improve patient care and outcomes, increase the level of patient satisfaction, and decrease adverse events. These also promote effective decision making, problem-solving, and encourage good collaboration with fellow health workers. The purpose of the present study is to determine the relationship between Communication Competence and Empathy among Nurses in the Intensive Care Unit of Tertiary Hospital in Saudi Arabia. The respondents consisted of 243 ICU nurses, and the tools used were a Self -Perceived Communication Competence Scale and Toronto Empathy Questionnaire. Descriptive correlational statistics were used to analyze the data. Results revealed that the Self-Perceived Communication Competence among nurses in the ICU is High in contexts such as in public and in group with strangers, friends and acquaintances; and the nurses have high level of empathy. It was also revealed in the results that level of communication competence and level of empathy have no significant relationship. However, the level of communication competence is significantly linked to educational attainment of nurses; while the level of empathy is significantly correlated to age , nationality and length of experience of the nurses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».