Mentorointi sairaanhoitajien perehdytyksen tukena palliatiivisen hoidon osastolla
Notice bibliographique
Résumé
Palliatiivisen hoidon tarve kasvaa väestön ikääntymisen myötä. Palliatiivisen hoidon ammattilaisia tarvitaan vastaamaan tähän kasvavaan palliatiivisen hoidon tarpeeseen. Sairaanhoitajan kehittyminen palliatiivisen hoitotyön osaajaksi edellyttää laadukasta perehdytystä. Perehdytys sisältää aina perehtyjän tukemista uuteen työympäristöön sopeutumisessa ja tiedon siirtämistä kokeneemmalta sairaanhoitajalta perehtyjälle. Mentorointi on yksi keino vastata perehdytyksen kehittämistarpeeseen. Opinnäytetyön tavoitteena oli kehittää Oulun yliopistollisen sairaalan palliatiivisen hoidon osaston perehdytystä mentoroinnin avulla. Opinnäytetyön tuotos on mentorointisuunnitelma palliatiivisen hoidon osastolle. Opinnäytetyö toteutettiin toimintatutkimuksena ja työelämän yhteistyötahona toimi Oulun yliopistollisen sairaalan palliatiivisen hoidon osasto. Opinnäytetyön ensimmäisen syklin tarkoitus oli kuvata mentoroinnin onnistumiseen yhteydessä olevia tekijöitä. Tutkimuskysymyksenä oli: Mitkä tekijät ovat yhteydessä mentoroinnin onnistumiseen palliatiivisen hoidon osastolla? Ensimmäisen syklin aineistonkeruumenetelmänä oli järjestelmällinen kirjallisuuskatsaus. Aineisto analysoitiin induktiivisella sisällönanalyysilla. Aineistosta haettiin vastauksia tutkimuskysymykseen tarkentavien alakysymysten avulla: Mitkä tekijät edistävät mentoroinnin onnistumista palliatiivisen hoidon osastolla? Mitkä tekijät estävät mentoroinnin onnistumista palliatiivisen hoidon osastolla? Mentoroinnin onnistumiseen yhteydessä olevia tekijöitä löytyi mentorointisuhteesta, organisaatiosta ja mentorointiohjelmasta. Opinnäytetyön toisen syklin tarkoitus oli kuvata palliatiivisen hoidon osaston perehdytyksen nykytila. Tutkimuskysymyksenä oli: Mitkä tekijät muodostavat palliatiivisen hoidon osaston perehdytyksen? Toisen syklin aineistonkeruumenetelmänä oli asiantuntijahaastattelu. Haastateltavat valittiin ja haastattelukysymykset laadittiin tavalla, joka mahdollisti riittävän aineiston tutkimuskysymykseen vastaamiseksi. Haastatteluista saatu aineisto analysoitiin induktiivisen sisällönanalyysin avulla. Tulokseksi saatiin palliatiivisen osaston perehdytystä kuvaaviksi luokiksi perehdytysprosessi, hoitotyön perehdytys ja sen kehittäminen sekä yksilöllinen perehdytys. Opinnäytetyön kolmannen syklin tarkoitus oli kuvata mentorointisuunnitelma palliatiivisen hoidon osastolle. Kehittämiskysymyksenä oli: Millainen mentorointisuunnitelma edistää sairaanhoitajan perehtymistä palliatiivisen hoidon osastolle? Tietoperustana olivat kahden aiemman syklin tulokset, jotka yhdistettiin mentorointisuunnitelmassa. Mentorointisuunnitelmassa huomioitavia tekijöitä kartoitettiin SWOT-analyysin avulla. Kolmannessa syklissä toteutui myös mentorin valintatavan kartoitus. Valmis mentorointisuunnitelma kuvattiin. Opinnäytetyön neljännen syklin tarkoitus oli kuvata mentorointisuunnitelman käyttöönottoa varten implementointisuunnitelma hyödyntäen Ottawa-mallia. Kehittämiskysymyksenä oli: Miten mentorointisuunnitelma otetaan käyttöön? Neljännessä syklissä toteutuivat vain suunnittelu- ja toimintavaiheet. Jatkotutkimusaiheiksi esitettiin: 1. Miten mentorointia voidaan hyödyntää osana sairaanhoitajien tehtävänkuvia? 2. Miten mentoroinnin avulla voidaan tukea sairaanhoitajien palliatiivisen hoitotyön osaamisen kehittämistä? 3. Miten mentoroinnin avulla voidaan tukea sairaanhoitajien opetus- ja ohjaustaitojen kehittymistä?
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,014 |
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 ».