Description et validation des compétences des infirmières kenyanes en soins de fin de vie à l’aide d’une méthode Delphi modifiée
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Au Kenya, les maladies non transmissibles gagnent en fréquence et le nombre de patients nécessitant des soins de fin de vie dans les hôpitaux de soins actifs ne cesse donc d’augmenter. Malgré les progrès réalisés dans le domaine des soins palliatifs, le milieu de pratique y a peu recours, particulièrement en fin de vie; ainsi, de nombreux patients et leurs proches voient leurs besoins non satisfaits à cette étape. Le but de la présente étude était de décrire et de valider les compétences en soins de fin de vie que doivent posséder les infirmières kenyanes non spécialisées. Cette validation des compétences aidera à mettre sur pied des programmes de perfectionnement en soins palliatifs à l’intention de ce groupe d’infirmières. Méthodologie : On a procédé à une enquête Delphi modifiée en deux étapes. Un panel de 20 spécialistes du domaine a nommé et validé les compétences infirmières nécessaires à l’administration des soins de fin de vie. Résultats : Les résultats font ressortir 8 compétences fondamentales : les soins infirmiers palliatifs; la prise en charge de la douleur; le soulagement des symptômes; les questions éthiques et juridiques; les considérations psychosociales, culturelles et spirituelles; la communication; la perte, le chagrin et le deuil; la mort et le mourir. Viennent s’y ajouter 92 sous-compétences que devraient posséder les infirmières généralistes dans 3 domaines d’apprentissage : les connaissances (43), les attitudes (17) et les habiletés ou la pratique (32). Conclusion : Les compétences en soins de fin de vie nommées dans la présente étude serviront à créer des programmes de formation continue pour les infirmières généralistes des hôpitaux de soins actifs. Ces programmes enrichiront les capacités des infirmières en pratique générale et encourageront la pratique des soins de fin de vie dans les hôpitaux de soins actifs, ce qui améliorera la qualité de vie des patients et de leurs proches. Mots-clés : soins palliatifs, soins de fin de vie, compétences infirmières, Kenya
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.094 | 0.105 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".