Home Care Nurses’ Perceived Competence and Self-Efficacy Regarding Palliative Care: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The demand for palliative care (PC) continues to grow globally due to the increase in the aging population. Integrating community-based PC enables patients to receive care in their homes, promotes family involvement, and is cost-effective. Despite its benefits, nurses report challenges in delivering competent PC, which impacts the quality of care delivered to patients and their families. 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. The surveys were disseminated through home care and professional nursing organizations. Inclusion criteria were 1) Registered Nurses or Registered Practical Nurses, 2) currently working as a home care nurse in Ontario, 3) having at least six months of nursing experience, and 4) having provided PC in patients’ homes. Results: Findings from the survey suggest a positive association (ρ = .69, p < .001) between perceived competence and self-efficacy. Nurses reported the lowest perceived competence was in ‘spiritual care’ and the lowest self-efficacy was in ‘symptom management.' Organizational and workplace environments showed a significant association with nurses’ perceived competence and self-efficacy, further highlighting the importance of hands-on, real-world application. Conclusion: This study underscores the importance of PC education, targeted training, and supportive workplace environments in enhancing nurses’ confidence in PC delivery. These factors support the enhancement of PC delivery, the retention of community PC nurses, and the sustainability of palliative home care.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».