Assessing the Relationship between Nurses' Communication with Patients and Empathy
Bibliographic record
Abstract
Slaugytojų bendravimo su pacientais ir empatijos sąsajų vertinimas. Magistro baigiamasis darbas. Darbo vadovė – prof. dr. Aurelija Blaževičienė. Lietuvos sveikatos mokslų universitetas, Medicinos akademija, Slaugos fakultetas, Slaugos klinika. Kaunas, 2022; 71 p. Darbo tikslas - Įvertinti slaugytojų bendravimo su pacientais ir empatijos sąsajas. Darbo uždaviniai: 1. Įvertinti slaugytojų bendravimo su pacientais kokybę. 2. Nustatyti slaugytojų empatiškumo lygį. 3. Nustatyti sąsajas tarp slaugytojų bendravimo su pacientais ir empatijos išreikštumo. Tyrimo metodika ir tiriamieji. Taikytas kiekybinis tyrimo metodas – anoniminė anketinė apklausa, kuri vykdyta 2021 m. lapkričio – 2022 m. sausio mėnesiais elektroninėje erdvėje („online“), paskelbiant viešą kvietimą dalyvauti tyrime ManoApklausa.lt internetinėje svetainėje. Tyrime dalyvavo bendrosios praktikos slaugytojai, dirbantys Lietuvos sveikatos priežiūros įstaigose. Duomenų analizei tinkamų anketų skaičius – 231 (atsako dažnis 61,1 proc.). Tyrimui atlikti gautas Lietuvos sveikatos mokslų universiteto Bioetikos centro leidimas Nr. BEC-SL(M)-203. Tyrimo instrumentais naudoti standartizuoti Mira Vuković ir bedraautorių sukurtas Slaugytojų bendravimo su pacientais kokybės klausimynas (angl. The Nurse Quality of Communication with Patient Questionnaire (NQCPQ) ir R. Nathan Spreng ir bendraautorių sukurtas Toronto empatijos klausimynas (angl. The Toronto Empathy Questionnaire (TEQ). Abiejų klausimynų lietuviška versija suformuota laikantis klausimynų vertimo gairių, klausimynų aiškumui patikrinti atliktas pilotinis tyrimas. Darbo išvados: 1. Tyrimo duomenys atskleidė, kad gera verbalinio bendravimo kokybė leidžia slaugytojams lengvai įvertinti paciento esamą sveikatos būklę, bendrauti procedūrų metu, atliekant vaistų paskyrimus ar jų poveikio stebėjimą bei įtraukti pacientus į sprendimų priėmimą. Bendravimo sunkumai yra komunikuojant apie paciento higieną, mitybą ir paciento aktyvumą jose. 2. Remiantis tyrimo duomenimis galime teigti, kad medicinos mokyklą baigę slaugytojai statistiškai reikšmingai dažniau linkę jausti didesnį norą padėti užgauliojamam žmogui lyginant su slaugytojais, turinčiais aukštąjį neuniversitetinį išsilavinimą. Terapinio darbo profilio slaugytojai statistiškai reikšmingai dažniau jaučiasi laimingi, kai šalia esantis žmogus taip jaučiasi, lyginant su chirurginio profilio slaugytojais. 3. Esant aukštam empatiškumo lygiui, gerėja slaugytojų bendravimo kokybė su pacientais, lengviau įvertinti esamą paciento sveikatos būklę ir bendrauti atliekamų procedūrų metu lyginant su žemu empatijos jausmu pasižyminčiais tyrimo dalyviais.
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 | 0.007 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".