MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7132719949

PALYATİF BAKIM HASTALARINDA WATSON İNSAN BAKIM MODELİ TEMELİNE DAYALI HEMŞİRELİK BAKIMININ SEMPTOM YÖNETİMİNE ETKİSİ

2023· other· tr· W7132719949 sur OpenAlexaboutno aff
Okan ARTUN, ESRA AKIN

Notice bibliographique

Revueİzmir Katip Celebi University · 2023
Typeother
Languetr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalysis of varianceClinical historyPopulationQuality of life (healthcare)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amaç:Araştırmada palyatif bakım hastalarında Watson İnsan Bakım modeli temelli yaklaşımın hastaların semptom yönetimine etkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. Yöntem:Araştırma palyatif bakım hastalarında Watson İnsan Bakım modeli temelli yaklaşımın hastaların semptom yönetimine etkisini incelemek amacı ile tanımlayıcı ve kesitsel tipte gerçekleştirilmiştir.Araştırmanın evrenini, Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi Palyatif Bakım Kliniği’nde yatışı yapılan hastalar (N=32) oluşturmuştur. Araştırmanın örneklemini, Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi Palyatif Bakım Kliniği’nde yatışı yapılan ve araştırmaya katılmaya gönüllü 23 hastadan oluşmuştur. Araştırma kapsamında seçilen örneklemin güç analizine bakıldığında; 0.05 α ve 0.80 güçlülük oranında 0.77 yüksek düzeyde güçlü olduğu bulunmuştur. Araştırma verilerinin toplanmasında “Hasta Tanıtım Formu”, “Hastanın Hemşirelik Bakımını Algılayışı Ölçeği”, “Edmonton Semptom Tanılama Ölçeği” ve “Newcastle Hemşirelik Bakımı Memnuniyet Ölçeği” kullanılmıştır. Araştırmanın verileri Watson İnsan Bakım Modeli doğrultusunda oluşturulmuş olup; insancıllık-adanmışlık, inanç–umut, kendine ve başkalarına duyarlılık, yardım-güven ilişkisi, olumlu ve olumsuz duyguların ifadesinin teşviki ve kabulü, bakım sürecinde yaratıcı problem çözme, kişilerarası öğrenme-öğretme, destekleyici, koruyucu ve/veya iyileştirici, zihinsel, fiziksel, toplumsal ve ruhsal çevre, temel insani ihtiyaçlara yardım ile bakım ve iyileştirmenin varoluşsal ve ruhsal boyutlarına izin alt başlıklar kapsamında toplanmıştır. Araştırmadan elde edilen veriler SPSS (Statistical Package for Social Sciences) for 26.0 programı kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırma verileri değerlendirilirken tanımlayıcı istatistiksel metotlar (sayı, yüzde, ortalama, standart sapma) kullanılmıştır. Çalışma verileri değerlendirilirken tanımlayıcı istatistiksel metodların yanı sıra araştırmada kullanılan ölçme araçlarının normallik değerlerinin ortaya konulmasında çarpıklık ve basıklık analizinden yararlanılmıştır. Değişkenler arası ilişkinin yönünü ve gücünü ortaya vi koymada Pearson Korelasyon Analizinden yararlanılmıştır. Gruplar arası karşılaştırma analizlerinde ise Anova ve T testlerinden yararlanılmıştır. Bulgular: Araştırmaya katılan palyatif bakım servisinde yatan hastalarınyaş ortalaması 56.26 olarak bulunmuştur. Hastaların 20.74 ay tanı alma ortalamasına sahip oldukları ve yatış süresi ortalamasının 32.70 gün olduğu tespit edilmiştir.Palyatif bakım servisinde uygulanan tedavisinin ortalamasının 117.91 gün olduğu bulunmuştur. Hastaların 12’si (%52.2) erkeklerden, 11’i (%47.8) kadınlardan oluşmuştur. Araştırmada Watson İnsan Bakım modeli uygulanmasından sonra hastalarda ağrı, yorgunluk, bulantı, stres, uyku sorunları, depresyon ve nefes semptomlarının azaldığı; iştah ve iyi his semptomların ise arttığı bulunmuştur. Bunun yanında araştırmada atson İnsan Bakım modeli uygulanmasından sonra hastanın hemşirelik bakımını algılayışı ile hemşirelik bakım memnuniyeti arasında orta güçte pozitif yönde anlamlı ilişki olduğu tespit edilmiştir. Sonuç: Araştırmanın sonucunda palyatif bakım hastalarında Watson İnsan Bakım modelinin semptom yönetimi üzerinde iyileştirici ve geliştirici etkisinin kanaatine varılmıştır.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0080,006
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,079

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueİzmir Katip Celebi UniversityTravaux en français237 207