Tartu Ülikooli Kliinikumi õdede arusaamad hoolivusest – fenomenograafiline uurimus
Notice bibliographique
Résumé
Õendus ei saa eksisteerida ilma hoolivuseta. Uurijad näevad hoolivust kui kompleksset nähtust, mis on kombinatsioon õe tegevustest ja isikuomadustest. Hoolivust on kirjeldatud kui õenduse sünonüümi, inimestevahelist suhet ning kui eetilist alust õe töös. Hoolivust iseloomustab empaatiline käitumine, viisakas suhtlemine, patsiendi ja pere vajaduste arvestamine ning nende kaasamine. Selleks, et hoolivust teadlikult arendada ja rakendada, tuleb kirjeldada ja mõista selle tähendust õenduspraktikas. Kogu maailmas toimuv teaduse ja tehnika areng ning tervishoiusüsteemi muutused mõjutavad ka õdede tööd, mistõttu on teemat käsitlevas kirjanduses jätkuvalt rõhutatud vajadust uurida hoolivust kui ühte õenduse jaoks väga olulist nähtust. Hoolivus on nähtus, mille mõistmiseks ja väljendamiseks on palju erinevaid viise ja mis sõltuvad kontekstist. Käesolevalt ei ole teada, millised on Eesti õdede arusaamad hoolivusest kui ühest õenduse põhiväärtusest. \nMagistritöö eesmärgiks oli kirjeldada Tartu Ülikooli Kliinikumi statsionaarsetes osakondades töötavate õdede arusaamu hoolivusest ja hoolivuse väljendamisest oma kutsealases tegevuses. Andmed koguti poolstruktureeritud intervjuuga ajavahemikus september 2013–oktoober 2014, uuritavateks olid üheksa Tartu Ülikooli Kliinikumi õde. Andmeid analüüsiti induktiivselt, lähtudes kvalitatiivse sisuanalüüsi ja fenomenograafilise lähenemise põhimõtetest. \nTartu Ülikooli Kliinikumi õdede arusaama hoolivusest saab kirjeldada kolme valdkonna kaudu: hoolivus kui hoiak, hoolivus kui professionaalsuse alus ja hoolivus kui patsiendi eest hoolitsemine. Õed väljendavad hoolivust suhtlemisega, empaatilise, lugupidava ja osavõtliku suhtumisega, toetamise ja abistamisega, patsiendi heaolu ja turvatunde tagamisega ning oma kohalolekuga. Hoolivuse väljenduseks on ka professionaalne tegutsemine ning meeskonnatöö. Kuna Eestis pole taolisi uurimusi varem läbi viidud, võib käsitleda käesoleva magistritöö tulemusi kui esmast ülevaadet õdede arusaamadest hoolivusest ja selle väljendamisest. Saadud teadmised loodetavasti suurendavad õdede teadlikkust hoolivusest ja annavad aluse edasisteks uurimusteks hoolivuse teemal.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».