MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7132719949

PALYATİF BAKIM HASTALARINDA WATSON İNSAN BAKIM MODELİ TEMELİNE DAYALI HEMŞİRELİK BAKIMININ SEMPTOM YÖNETİMİNE ETKİSİ

2023· other· tr· W7132719949 on OpenAlexaboutno aff
Okan ARTUN, ESRA AKIN

Bibliographic record

Venueİzmir Katip Celebi University · 2023
Typeother
Languagetr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAnalysis of varianceClinical historyPopulationQuality of life (healthcare)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Amaç:Araştırmada palyatif bakım hastalarında Watson İnsan Bakım modeli temelli yaklaşımın hastaların semptom yönetimine etkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. Yöntem:Araştırma palyatif bakım hastalarında Watson İnsan Bakım modeli temelli yaklaşımın hastaların semptom yönetimine etkisini incelemek amacı ile tanımlayıcı ve kesitsel tipte gerçekleştirilmiştir.Araştırmanın evrenini, Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi Palyatif Bakım Kliniği’nde yatışı yapılan hastalar (N=32) oluşturmuştur. Araştırmanın örneklemini, Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi Palyatif Bakım Kliniği’nde yatışı yapılan ve araştırmaya katılmaya gönüllü 23 hastadan oluşmuştur. Araştırma kapsamında seçilen örneklemin güç analizine bakıldığında; 0.05 α ve 0.80 güçlülük oranında 0.77 yüksek düzeyde güçlü olduğu bulunmuştur. Araştırma verilerinin toplanmasında “Hasta Tanıtım Formu”, “Hastanın Hemşirelik Bakımını Algılayışı Ölçeği”, “Edmonton Semptom Tanılama Ölçeği” ve “Newcastle Hemşirelik Bakımı Memnuniyet Ölçeği” kullanılmıştır. Araştırmanın verileri Watson İnsan Bakım Modeli doğrultusunda oluşturulmuş olup; insancıllık-adanmışlık, inanç–umut, kendine ve başkalarına duyarlılık, yardım-güven ilişkisi, olumlu ve olumsuz duyguların ifadesinin teşviki ve kabulü, bakım sürecinde yaratıcı problem çözme, kişilerarası öğrenme-öğretme, destekleyici, koruyucu ve/veya iyileştirici, zihinsel, fiziksel, toplumsal ve ruhsal çevre, temel insani ihtiyaçlara yardım ile bakım ve iyileştirmenin varoluşsal ve ruhsal boyutlarına izin alt başlıklar kapsamında toplanmıştır. Araştırmadan elde edilen veriler SPSS (Statistical Package for Social Sciences) for 26.0 programı kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırma verileri değerlendirilirken tanımlayıcı istatistiksel metotlar (sayı, yüzde, ortalama, standart sapma) kullanılmıştır. Çalışma verileri değerlendirilirken tanımlayıcı istatistiksel metodların yanı sıra araştırmada kullanılan ölçme araçlarının normallik değerlerinin ortaya konulmasında çarpıklık ve basıklık analizinden yararlanılmıştır. Değişkenler arası ilişkinin yönünü ve gücünü ortaya vi koymada Pearson Korelasyon Analizinden yararlanılmıştır. Gruplar arası karşılaştırma analizlerinde ise Anova ve T testlerinden yararlanılmıştır. Bulgular: Araştırmaya katılan palyatif bakım servisinde yatan hastalarınyaş ortalaması 56.26 olarak bulunmuştur. Hastaların 20.74 ay tanı alma ortalamasına sahip oldukları ve yatış süresi ortalamasının 32.70 gün olduğu tespit edilmiştir.Palyatif bakım servisinde uygulanan tedavisinin ortalamasının 117.91 gün olduğu bulunmuştur. Hastaların 12’si (%52.2) erkeklerden, 11’i (%47.8) kadınlardan oluşmuştur. Araştırmada Watson İnsan Bakım modeli uygulanmasından sonra hastalarda ağrı, yorgunluk, bulantı, stres, uyku sorunları, depresyon ve nefes semptomlarının azaldığı; iştah ve iyi his semptomların ise arttığı bulunmuştur. Bunun yanında araştırmada atson İnsan Bakım modeli uygulanmasından sonra hastanın hemşirelik bakımını algılayışı ile hemşirelik bakım memnuniyeti arasında orta güçte pozitif yönde anlamlı ilişki olduğu tespit edilmiştir. Sonuç: Araştırmanın sonucunda palyatif bakım hastalarında Watson İnsan Bakım modelinin semptom yönetimi üzerinde iyileştirici ve geliştirici etkisinin kanaatine varılmıştır.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.122
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0060.008
Meta-epidemiology (broad)0.0060.003
Bibliometrics0.0060.008
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0080.006
Research integrity0.0060.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0460.079

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 head0.022
GPT teacher head0.229
Teacher spread0.207 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueİzmir Katip Celebi UniversityFrench-language works237,207