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Record W2522355310 · doi:10.21256/zhaw-1123

Pflegende Angehörige von onkologisch erkrankten Menschen im End of Life Stadium : Erwartungen von pflegenden Angehörigen an Pflegefachpersonen erfassen und evidenzbasierte pflegerische Interventionen erarbeiten

2016· dissertation· de· W2522355310 on OpenAlexaboutno aff
Bettina Gfeller, Carmen Küng

Bibliographic record

VenueZürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften digital collection (Zurich University of Applied Sciences) · 2016
Typedissertation
Languagede
FieldMedicine
TopicPalliative Care and End-of-Life Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Hintergrund: Pflegende Angehörige stellen in der Betreuung und Pflege von onkologisch erkrankten Menschen eine wichtige Ressource dar. Die Pflege und Betreuungsarbeit der pflegenden Angehörigen kann bei ihnen gesundheitliche Folgeschäden mit sich bringen. Es ist wichtig, die Personen frühzeitig und professionell zu unterstützen. Zielsetzung und Fragestellung: Bedürfnisse von pflegenden Angehörigen sollen ermittelt werden um daraus Erwartungen an das Gesundheitspersonal ableiten zu können. Dazu sollen passende, pflegerische Interventionen gesucht werden. Aus dieser Zielsetzung lässt sich folgende Fragestellung ableiten: Welche Bedürfnisse äussern pflegende Angehörige von onkologisch erkrankten, erwachsenen Menschen im End of Life Stadium und welche evidenzbasierten pflegerischen Interventionen können Pflegefachpersonen anwenden um diesen Bedürfnissen gerecht zu werden? Methode: Über den Zeitraum von August 2015 bis Februar 2016 fand eine systematische und kritische Literaturrecherche statt. Auf verschiedenen Datenbanken wurde nach relevanten Studien zu Bedürfnissen von pflegenden Angehörigen von onkologisch erkrankten Menschen gesucht. In einem weiteren Schritt wurde nach pflegerischen Interventionen recherchiert um eben diesen Bedürfnissen zu begegnen. Ergebnisse: Von den Ergebnissen der Bedürfnisstudien wurden Erwartungen an das Gesundheitspersonal abgeleitet und in die Kategorien gewünschte Informationen, Verhaltensweise des Gesundheitspersonals, Wunsch nach emotionaler Unterstützung und Behandlung der Symptome von onkologisch erkrankten Personen, eingeteilt. Die in den Interventionsstudien enthaltenen Interventionen sind Massnahmenprogramme, welche meist auf Modellen basieren. Der Schwerpunkt der Massnahmen liegt in verschiedenen Bereichen wie Verhaltenstherapien, Beratungsgespräche, Problem- und Bewältigungsinterventionen und Informationsabgabe an pflegende Angehörige. Schlussfolgerung: Pflegefachpersonen sollen die Bedürfnisse und Erwartungen der pflegenden Angehörigen erfassen um passende Interventionen zu finden. Somit soll verhindert werden, dass die pflegenden Angehörigen die Patienten von Morgen werden. Mit Hilfe von dem Calgary Familien Assessment- und Interventionsmodell soll das Familiensystem gestärkt und unterstützt werden. Das Modell zeigt auf, wie die Ergebnisse in der Praxis umgesetzt werden können.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.046
metaresearch head score (Gemma)0.085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.046
Threshold uncertainty score0.245

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0460.085
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.003
Bibliometrics0.0040.004
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0070.007
Open science0.0020.006
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0270.006

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.073
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.277 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
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