MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7114624284

Mentorointi sairaanhoitajien perehdytyksen tukena palliatiivisen hoidon osastolla

2025· other· fi· W7114624284 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2025
Typeother
Languagefi
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)DecompositionProcess (computing)Long-term prediction
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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?

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.056
Threshold uncertainty score0.188

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0560.014

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 head0.019
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.251 · 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 designNot applicable
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
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueTheseus (Ammattikorkeakoulujen)→French-language works237,207→