Hoitohenkilöstön lääkkeettömän hoidon osaamisen kehittäminen perustason palliatiivisessa hoidossa ikäihmisten ympärivuorokautisessa palveluasumisessa
Notice bibliographique
Résumé
Opinnäytetyön tavoitteena oli hoitohenkilöstön lääkkeettömän hoidon osaamisen kehittäminen palliatiivisen hoidon perustasolla ikäihmisten ympärivuorokautisen palveluasumisen kontekstissa. Opinnäytetyön metodologinen lähestymistapa oli toimintatutkimus. Ensimmäisen syklin tarkoitus oli kartoittaa hoitohenkilöstön lääkkeettömän hoidon osaamisen nykytilaa palliatiivisen perustason hoidossa ikäihmisten ympärivuorokautisen palveluasumisen yksiköissä Kainuun alueella. Tutkimuskysymys oli, mikä on hoitohenkilöstöllä lääkkeettömän hoidon osaamisen nykytila ikäihmisten perustason palliatiivisessa hoidossa? Aineisto analysoitiin abduktiivisella sisällönanalyysillä. Tulokseksi saatiin lääkkeettömän hoidon osaamisen vahvuusalueita sekä osaamisen kehittämistä vaativia osa-alueita. Lääkkeettömän hoidon osaaminen palliatiivisen hoidon perustasolla oli vaihtelevaa mutta merkittävästi osaamista oli vuorovaikutusosaamisen ja yksilöllisen palliatiivisen hoidon osaamisen kompetensseissa. Toisen syklin tarkoitus oli kuvata aikaisemman tutkimustiedon perusteella olemassa olevaa hoitohenkilöstön lääkkeettömän hoidon osaamista ikäihmisten palliatiivisen hoidon kontekstissa. Menetelmänä oli järjestelmällinen kirjallisuuskatsaus. Tiedonhakua ohjasivat hakusanat ja -lausekkeet. Tutkimusaineistoa haettiin järjestelmällisellä haulla Finna.fi, Medic, Cinahl Ebcso, Tiede ja tutkimus.fi sekä Academic Search Complete tietokannoista ennalta määriteltyjen sisäänotto- ja poissulkukriteerien mukaisesti. Tutkimusten laadun ja luotettavuuden arvioinnin jälkeen hakuprosessin tuloksena mukana oli 14 tutkimusta. Tutkimuksista saatu aineisto analysoitiin induktiivisella sisällönanalyysilla. Tutkimuskysymys oli, mitä lääkkeettömän hoidon osaamista hoitohenkilöstöllä on oltava ikäihmisen perustason palliatiivisessa hoidossa? Osaamista kuvaavat yläluokat olivat henkinen tuki, dialoginen osaaminen ja asiakaslähtöinen osaaminen, joista muodostui kokoavaksi luokaksi lääkkeettömän hoidon yksilöllinen osaaminen. Tuloksia reflektoitiin ensimmäisen syklin tuloksien kanssa yhteenvedon omaisesti. Tulokset vahvistivat toisiaan ja kehitettäviä osaamisia nousi kaikista yläluokista. Kolmannen syklin tarkoitus oli kuvata lääkkeettömän hoidon osaamisen kehittämisen suunnitelma, johon ohjausryhmä nosti osaamisen kehittämisen lähtökohdaksi lääkkeettömien hoitomenetelmien tunnistamisen. Osaamisen kehittämisen aihe liittyi asiakaslähtöisen hoitotyön teoreettiseen osaamiseen. Kehittämiskysymys oli, miten lääkkeettömän hoidon osaamista voidaan kehittää? Pilotointi muodosti oman sivusyklinsä, jonka tarkoitus oli kuvata osaamisen kehittämisen suunnitelman pilotointia soveltuvin osin. Kehittämiskysymyksenä oli, miten valittu kehittämisinterventio edisti osaamisen kehittämisen tavoitteen saavuttamista hoitohenkilökunnan lääkkeettömän hoidon osaamisen kehittämisen tarpeeseen? Sivusyklissä havainnointimenetelmänä käytettiin fasilitoivaa arviointikeskustelua ja muistiinpanoja. Lääkkeettömän hoidon osaamisen kehittämisen suunnitelman sisältöä sekä pilotointia arvioitiin SWOT-analyysiä ja itsearviointeja hyödyntäen. Neljännessä syklissä kuvattiin osaamisen kehittämisen prosessiin liittyvä implementointisuunnitelma. Kehittämiskysymys oli, miten hoitotyön kirjaaminen implementoidaan työyksikköön? Osaamisen kehittämisen suunnitelmaan kirjattu lääkkeettömän hoitotyön kirjaamisen osaaminen juurrutetaan käytäntöön palliatiivisen hoidon kontekstissa Ottawa-mallia mukaillen. Johtopäätöksinä todetaan lääkkeettömän hoidon osaamisen olevan vaihtelevaa ja osaamisen kehittämistä tarvitaan usealla osaamisalueella. Osaamisen kehittämisen lähtökohta oli lääkkeettömän hoidon tunnistamisessa ja sitä kautta lääkkeettömän hoidon merkityksen ymmärtämisessä ja korostamisessa osana asukkaan kokonaishoitoa. Jatkotutkimusaiheena esitetään hoitotyötä avustavien l. hoiva-avustajien lääkkeettömän hoidon osaamisen kehittämistä ikäihmisten ympärivuorokautisen palveluasumisen tai kotihoidon kontekstissa.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,010 |
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 ».