Exploring the Perceived Competence and Self-Efficacy of Ontario’s Home Care Nurses in Palliative Care Palliative Care Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the aging population and rise in comorbidities, the demand for palliative care (PC) continues to grow globally. PC adopts a holistic approach to supporting individuals with life-limiting illnesses by focusing on symptom management, maximizing comfort, and prioritizing quality of life. Integrating PC within the community enables patients to receive care in the comfort of their homes, promotes family involvement, and offers cost-effective solutions. Despite its benefits, home care providers report challenges in their ability to provide competent and effective PC which may impact the overall quality of care delivered to patients and their families. Limited research has explored how nurses perceive their own competence and self-efficacy in PC delivery, particularly in home care settings. Objective: This cross-sectional study explored Ontario home care nurses’ perceived level of competence and self-efficacy in PC delivery. Methods: An online survey was created using two validated scales and additional questions based on the literature. Study information was disseminated by home care and professional nursing organizations in December 2024. Inclusion criteria included 1) RNs or RPNs, 2) currently working as a home care nurse in Ontario, 3) had at least six months of nursing experience, and 4) had provided PC in patients’ homes. Future Applications: This study will contribute to the expanding body of research on palliative home care and may guide the direction of future research. Highlighting nurses’ educational needs underscores the importance of targeted training to enhance confidence, improve quality of care, and support the retention of nurses in the community.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».