Hvordan kan sykepleier ved bruk av ESAS bidra til bedre symptomlindring hos palliative pasienter?
Notice bibliographique
Résumé
Tittel:\tHvordan kan sykepleier ved bruk av ESAS bidra til bedre symptomlindring hos palliative pasienter? \tDato:\t16. 05.19\n\t\t\t\nDeltaker(e)/\tEli Paulseth \n\tMina Marie Strande \n\t\nVeileder(e):\tKirsten Nordang \n\t\t\nStikkord/nøkkelord\t\nESAS, symptomlindring, palliasjon\n(3-5 stk)\t\nAntall sider/ord:45/9507\tAntall vedlegg:1\t\nKort beskrivelse av master/bacheloroppgaven:\nIntroduksjon: For å sikre god og kontinuerlig symptomlindring hos palliative pasienter, er det innført et standardisert kartleggingsverktøy, Edmonton Symptom Assessment System (ESAS). ESAS er ment til bruk av symptomkartlegging hos palliative pasienter. \n\nHensikt: Hensikten med litteraturstudien er å belyse hvorfor ESAS er et viktig kartleggingsverktøy for å gi bedre symptomlindring hos palliative pasienter. Litteraturstudien ses i et sykepleieperspektiv. \n\nMetode: Oppgaven er en litteraturstudie. Strukturerte søk har resultert i seks sykepleierelevante forskningsartikler. Disse er blitt analysert kritisk. \n\nResultat: Litteraturstudien har funnet forskjellige faktorer som påvirker ESAS evne til symptomlindring hos palliative pasienter. Det ble i studien avdekket både fordeler og ulemper ved ESAS som kartleggingsverktøy. Disse fordelene og ulempene går ut på systematisk registrering, sykepleiers kompetanse, både pasient og sykepleiers motivasjon og implementeringsutfordringer.\n\nKonklusjon: ESAS som kartleggingsverktøy kan bidra til bedre symptomlindring. Sykepleiers kompetanse og erfaring er en viktig faktor. Sett fra et sykepleieperspektiv er det hovedsakelig lindring av symptomer og smerte hos pasienten som er hovedmålet i palliativ pleie. Systematisk kartlegging gir kontinuitet og bedre oppfølging av hver enkelt pasient. Sykepleiers kompetanse og erfaring er sammen med ESAS en forutsetning for god symptomlindring. Pasientens motivasjon og evne til å utføre ESAS henger sammen med sykepleiers motivasjon til å bruke skjema og gi god opplæring. Implementeringsutfordringer henger sammen med ledelsens deltakelse. Studien avdekket noen svakheter med ESAS som kan ligge til grunn for utbedring av innholdet i skjemaet. Dette er avgjørende for bedre symptomlindring til palliative pasienter ved bruk av ESAS.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,493 | 0,245 |
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 ».