Umönnun við lífslok : mikilvægi þess að notast við fastmótað meðferðarferli við lífslok
Bibliographic record
Abstract
Eftirfarandi rannsóknaráætlun er lokaverkefni til B.S. prófs í hjúkrunarfræði við Háskólann á Akureyri. Tilgangur rannsóknaráætlunarinnar er að undirbúa rannsókn til að kanna viðhorf og reynslu hjúkrunarfræðinga af umönnun við lífslok og mikilvægi þess að notast við meðferðarferli við umönnun deyjandi sjúklinga. Umönnun við lífslok er stór þáttur í starfi hjúkrunarfræðinga og leggja þarf áherslu á persónulega umönnun og vönduð samskipti við bæði sjúklinga og aðstandendur. Umhverfi deyjandi sjúklinga er einnig stór þáttur og getur notalegt umhverfi aukið gæði meðferðar. Skortur á starfsfólki veldur álagi í starfi sem getur valdið streitu meðal hjúkrunarfræðinga og slakri umönnun sjúklinga. Fræðsla til hjúkrunarfræðinga virðist ekki vera nægjanleg og er því nauðsynlegt að auka fræðslu til að veita markvissari hjúkrun í lífslokameðferð. \nNotast verður við eigindlega rannsóknaraðferð og stuðst verður við Vancouver-skólann í fyrirbærafræði. Gagna verður aflað með viðtölum þar sem notast verður við opnar spurningar. Viðtöl verða tekin við 10 hjúkrunarfræðinga sem starfað hafa við umönnun við lífslok á bráða-, lyflækninga- og öldrunardeildum. Höfundar telja að bæta þurfi þjónustu við deyjandi sjúklinga og aðstandendur þeirra auk þess sem bæta þarf starfsumhverfi hjúkrunarfræðinga á þessum vettvangi. Jafnframt þarf að skoða hvernig fræðsla um líknar- og lífslokameðferð er skipulögð og framkvæmd í námi hjúkrunarfræðinga hérlendis. \nLykilhugtök: Hjúkrunarfræðingar, lífslokameðferð, meðferðarferli, umönnun, deyjandi, sjúklingar, aðstandendur.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.115 | 0.057 |
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".