Ingénierie enzymatique

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Libre accès

ISSN: 2329-6674

Abstrait

Faciliter le traitement de la dépendance au tabac grâce à la formation en soins infirmiers : une intervention éducative fondée sur des données probantes

Dr Kelly Henson-Evertz

Objectifs : L'objectif de l'intervention pédagogique fondée sur des données probantes était d'accroître les connaissances des étudiants en soins infirmiers sur le tabac, la dépendance au tabac et les traitements disponibles fondés sur des données probantes contre la dépendance au tabac ; (b) les compétences nécessaires pour conseiller les patients d'arrêter de fumer ; et (c) l'auto-efficacité pour traiter les patients dépendants du tabac. Contexte/Importance : Environ 480 000 Américains meurent chaque année de maladies liées au tabac. La dépendance au tabac est un problème de santé publique majeur et une maladie chronique récidivante qui nécessite une intervention avec des traitements efficaces. Les infirmières sont dans une position unique pour avoir un impact énorme sur l'arrêt du tabac. Des études mettent en lumière une importante lacune pédagogique dans le traitement de la dépendance au tabac dans les programmes d'études en soins infirmiers, qui laisse les infirmières mal préparées à traiter les patients dépendants du tabac. Méthodologie/Analyse des données : Une intervention pédagogique fondée sur des données probantes sur le traitement de la dépendance au tabac, fondée sur le Health Belief Model, avec une mise en œuvre guidée par la théorie de la diffusion de l'innovation d'Everett Rogers, a été proposée aux étudiants en soins infirmiers de premier et de deuxième cycle d'une université du sud-est des États-Unis. Une conception avant/après a été utilisée et l'analyse des données comprenait des statistiques descriptives et inférentielles. Des tests comparatifs des moyennes ont été effectués sur les scores agrégés et individuels des questions de toutes les connaissances, compétences et auto-efficacité. Des tests t appariés ont évalué toute augmentation statistiquement significative (p ≤ 0,05) des données agrégées et/ou individuelles des questions.

Clause de non-responsabilité: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été révisé ou vérifié.
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