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xpj线路检测研究生学术沙龙(第三期)

添加时间:2021/5/24 14:56:28

2021年518日,我院以线上线下相结合的方式开展了研究生学术沙龙(第三期),xpj线路检测教师、研究生、本科生参加学术沙龙,本期学术沙龙由石潇洋老师主持,由3位研究生进行了文献分享,会后针对分享内容与会师生展开了交流和讨论。

第一位汇报人张程婕分享文献:《What factors influence nurses’behavior in supporting patient self-management? An explorative questionnaire study》(《哪些因素会影响护士在支持患者自我管理方面的行为?探索性问卷调查 》)

文章链接:https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2016.08.017

背景:护士在医院护理中的主要挑战是支持慢性病患者自我管理其慢性病。自我管理支持需要广泛的能力,通常被认为在日常实践中难以实施。到目前为止,我们对护士在日常管理中的自我管理支持行为以及哪些因素可能影响其行为一无所知。目的:本次调查的目的是探讨(1)大学医院护士自我管理支持的自我报告行为;(2)影响此行为的因素。 设计:采用横截面设计的总样本方法。参加者和环境:大学医院雇用的护士通过电子邮件收到了一份研究邀请,其中包含调查的链接。 在应邀参加的2054名护士中,有598名做出了回应(29.1 1%)。整个问卷由379位护士完成,其中32位护士表示他们每天都不与患者打交道。在排除了这32个之后,最终样本包括347个有效回复(占16.9%)。90.5%的受访者为女性,平均年龄为38.8岁。方法:在基于网络的问卷中,使用自我管理支持工具的自我效能和绩效(SEPSS-36),以及有关态度,主观规范和自我管理支持的感知障碍的其他问题。结果:这项研究表明,护士对自己支持自我管理的能力充满信心。他们还觉得大多数时候他们都采取了相应的行动。尽管如此,发现自我效能感与自我管理支持行为之间存在显着差距(p0.001)。 护士自己认为缺乏时间和患者缺乏知识是自我管理支持的障碍,但这并没有影响他们的行为(p0.05)。回归分析表明,缺乏自我知识,患者缺乏自我管理支持的假设以及护士对自我管理支持的自我效能感是影响自我管理行为的因素。这三个因素解释了行为差异的41.1%。结论:这项研究表明,在大学医院工作的护士,自我报告的自我效能与行为在自我管理支持上存在显着差距。为了增强自我管理支持,管理人员和教育人员应考虑这些影响因素。三分之一的护士没有报告需要对自我管理支持进行额外的培训。这意味着计划还应提高反思能力和提高意识。


第二位汇报人高晓培分享文献:《Intention, beliefs and mood assessed using electronic diaries predicts attendance at cardiac rehabilitation: An observational study》(《使用电子日记测量信念、意图和情绪,以预测心脏康复的参加》)

文章链接:https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2018.08.015

这是一项观察性研究,主要探索急性冠脉综合征(ACS)患者心脏相关信念和情绪的每周变化趋势对参加心脏康复的影响,以及意图在这种关系中的中介效应。研究方法是:于20123月至20136月在急性冠状动脉综合征患者出院前招募研究对象,出院前患者完成了一份针对年龄、诊断、社会阶层和吸烟史的问卷。急性冠状动脉综合征患者从出院的第一周至进行心脏康复前,每周完成一次电子日记。使用多层结构方程模型估计患者心脏相关信念和情绪的出院后初始(即基线)水平及其变化率对参加心脏康复的影响,构建中介效应模型将 “无意参加”的意图作为心脏相关信念和情绪与参加心脏康复之间关系的中介因素,并对其进行探讨。测量工具为:疾病感知用改良疾病感知问卷在心理测量学上的缩短版测量;治疗信念用心脏康复信念量表测量;心脏相关自我效能用心脏自我效能问卷测量;参与意图用单一问题“你打算参加CR计划的第3阶段吗?”测量;情绪用动态行为状态日记评估。结果发现:高参加心脏康复意图(即低“无意参加”),其随时间的增长率预测心脏康复的参加,且“无意参加”意图的基线水平和变化率完全介导了a)感知必要性、b)负面情绪和参加心脏康复之间的关系;心脏相关信念和情绪的变化率不具有预测性;出院后时的低情感陈述表现、高感知必要性、高维持功能的信心、低负面情绪和高积极情绪预测心脏康复的参加


第三位汇报人张婉玉分享文献《Development and validation of a predictive model of exclusive breastfeeding at hospital discharge: Retrospective cohort study》(《出院时纯母乳喂养预测模型的开发和验证:回顾性队列研究》)。

文章链接:https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2021.103898

母乳喂养对母亲和新生儿的益处已被广泛证明。然而,出院时的母乳喂养率仍低于推荐的水平,因此能够确定有出院时不母乳喂养风险的妇女可以让专业人员优先考虑护理。预测模型是很好的一个评估工具,但目前,还没有专门针对出院时纯母乳喂养的预测模型。本研究通过对西班牙2014年至2019年间分娩的妇女进行回顾性队列研究,开发并验证出院时纯母乳喂养的预测模型。数据来源是通过西班牙母乳喂养协会分发的问卷。预测模型的建立是在3387名妇女的队列中进行的,并在1694名妇女的队列中进行了验证。多因素分析采用logistic回归分析,预测能力由ROC曲线下面积(AUC)决定。推导队列中80.2%2717)的妇女在分娩时纯母乳喂养,验证队列中有82.1%1390)。最终模型的预测因素为:分娩时的母亲年龄;体重指数;孩子数量;先前的母乳喂养;分娩计划;诱导分娩;硬膜外镇痛;分娩类型;早产;多胎妊娠;巨大儿;在第一个小时内开始母乳喂养;皮肤接触。推导组的预测能力(ROC-AUC)为0.76CI 95%0.74-0.78),而验证组的预测能力(CI 95%0.71-0.77)。本研究建立了一个基于13个变量的出院时纯母乳喂养预测模型,根据Swets标准,在推导队列和验证队列中均具有良好的预测能力。这个模型可以识别出出院时不哺乳的高危妇女。



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