MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7132597914

SELF-ASSESSMENT OF COMPETENCE LEVEL AND SELF-ESTEEM IN NURSES AT SURGERY CLINIC KBC SPLIT

2019· dissertation· hr· W7132597914 on OpenAlexaboutno aff
Ileana Šćepanović

Bibliographic record

VenueUniversity of Split Repository · 2019
Typedissertation
Languagehr
FieldNursing
TopicNursing education and management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCompetence (human resources)Nursing staff
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cilj istraživanja: cilj ovog rada je utvrditi utjecaj godina radnog iskustva i razine obrazovanja na samoprocjenu kompetentnosti (procjena stanja, planiranje i implementacija) i samopoštovanja medicinskih sestara u Klinici za kirurgiju KBC Split. Ispitanici, metode, postupci: U ovom prospektivnom kohorotnom istraživanju je sudjelovalo 144 ispitanika, medicinskih sestara/tehničara zaposlenih u Klinici za kirurgiju, KBC Split od čega 15 muškaraca (10,42%) i 129 žena (89,58%), prosječne starosne dobi 39, 9 god. (raspon 20-62, SD=10,98). Prosječna dužina staža u Klinici za kirurgiju 18,60 god. (SD=11.69). Najveći broj ispitanika (104/72,22%) ima završenu srednju stručnu spremu, a 40 ispitanika (27,78 %) ima završenu višu i/ili visoku stručnu spremu (X2=111,50; P<0,001). Samo se 50 (34,97 %) ispitanika usavršavalo u zadnje vrijeme (X2=12,93; P<0,001). Podatci su prikupljeni pomoću anketnih upitnika: podatci o sociodemografskim obilježjima ispitanika i samoevaluaciji – check lista, „ Rosenberg self-esteem scale" (Rosenberg, 1965.) kojim su prikupljeni podatci o samoprocjeni stupnja samopoštovanja i upitnika "Medical-Surgical Nursing Skills List" (Canadian Association of Schools of Nursing and Kwantlen University College, 2008.) kojim su prikupljeni podatci o samoprocjeni stupnja kompetentnosti medicinskih sestara u izvođenju medicinsko kirurških kliničkih vještina. Rezultati: Samopoštovanje medicinskih sestara statistički se značajno razlikuje s obzirom na godine radnog staža (P<0.05) u Klinici za kirurgiju i područje kliničkog usavršavanja (P<0.05) ali ne i s obzirom na razinu formalne izobrazbe (P>0.05). Najviše samopoštovanje prisutno je u sestara sa stažom od 21 - 30 godina, a najniže u osoba sa stažom >41 godina. Navišu razinu samopoštovanja imaju ortopedske sestre, a najnižu sestre s kliničkim usavršanjem u torakalnoj kirurgiji, intenzivnoj kirurškoj skrbi i hitnim stanjim. Kirurške sestre značajno se međusobno razlikuju u vještini mjerenja vitalnih znakova pacijenta s obzirom na godine radnog staža (P<0.001) i s obzirom na područje kliničkog usavršavanja (P<0.05). Najnižu samoprocjenu tih vještina kompetencija imale su sestre sa stažem 1 - 10 godina i one zaposlene u operacijskim dvoranama. Postoje statistički značajne razlike u samoprocjeni sposobosti planiranja zdravstvene njege s obzirom na dužinu radnog staža (P<0.05), razinu obrazovanja (P<0,001) i s obzirom na područje kliničkog usavršavanja (P<0.001). Najnekompetentnijim se samoprocjenjuju sestre s 41 i više godina staža (pred mirovinu), sestre sa završenom SSS i sestre zaposlene u operacijskim dvorana i hitnim stanjima U implementaciji medicinsko kirurških kliničkih vještina postoje statistički značajne razlike među sestrama s obzirom na dužinu radnog staža (P<0.05). Najvišu samoprocjenu implementacije datih vještina imaju osobe s 11 - 20 godina radnog staža. Razlika u implementaciji s obzirom na razinu obrazovanja nije utvrđena, kao ni s obzirom na područje kliničkog usavršavanja. Zaključak: Osjećaju samopoštovanja i procjeni osobne kompetencije u kirurškoj praksi najviše doprinose: dužina kliničkog iskustva, usavršavanje u kliničkom području i rad na kliničkim odjelima u kojima sestre imaju veću autonomiju u odlučivanju više nego formalna izobrazba (temeljna ili visoka). Taj se zaključak odnosi na sva područja sestrinske kompetentnosti osim na planiranje zdravstene njege gdje se samoprocjena vještine razlikuje s obzirom na stručnu spremu.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.145
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.018
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.258 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueUniversity of Split RepositorySame topicNursing education and managementFrench-language works237,207