How to build bridges? : The specialist nurses' experiences of teamwork in emergency care of patients in municipal health care
Notice bibliographique
Résumé
Bakgrund: God vård kännetecknades av patienters delaktighet, integritet och självbestämmande. Sjuksköterskor inom kommunal primärvård och ambulanssjukvård möts i hemmen hos svårt sjuka patienter. Möten mellan sjuksköterskeprofessioner vid akut omhändertagande av patienter, ställer höga krav på tydlig kommunikation, samordnat teamarbete och ett etiskt förhållningssätt. Detta gäller i samarbete mellan olika professioner, samt i möten mellan sjuksköterskor och patienter, vilket i sin tur främjar och stärker personcentrerad vård. Syfte: Syftet med studien var att belysa specialistsjuksköterskors upplevelser av teamarbete vid akut omhändertagande av patienter inom kommunal primärvård. Metod: En kvalitativ intervjustudie med induktiv ansats användes. Tio individuella semistrukturerade intervjuer genomfördes med sjuksköterskor från kommunal primärvård och ambulanssjukvård. Datamaterialet analyserades med kvalitativ innehållsanalys enligt Graneheim och Lundman. Resultat: Ur analysen av datamaterialet framträdde ett tema; förutsättningar och teamarbete påverkar det akuta omhändertagandet, och tre kategorier; dokumentation och kommunikation säkerställer patientsäkerheten, samarbete påverkas av stress och etiskt förhållningssätt, samt organisatoriska faktorer och personliga egenskaper. Konklusion: Samarbete mellan sjuksköterskor präglades av strukturerad kommunikation, etiskt och respektfullt förhållningssätt samt en vilja att lita på varandra. När dessa förutsättningar fanns, banas väg för teamarbete samt samordnad och trygg vård med patienter i fokus
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».