Search the digital library catalog

Abstract: Uvod: Nedrobnocelični rak pljuč (NDRP) predstavlja približno 85 % pljučnih rakov, prognoza napredovale bolezni pa ostaja slaba. Namen zaključnega dela je bil raziskati, kako zdravljenje z zaviralci imunskih nadzornih točk (ZINT) v primerjavi z zdravljenjem s kemoterapijo v prvi liniji zdravljenja vpliva na preživetje pacientov z napredovalim NDRP in njihovo kakovost življenja. Metode: Uporabili smo deskriptivno metodo dela ter izvedli sistematični pregled strokovne in znanstvene literature v podatkovnih bazah CINAHL Ultimate (EBSCOhost), Cochrane Library in PubMed ter dodatno v referencah v pregledanih člankih. Kritično oceno raziskav smo izvedli z orodjem CASP, splošno oceno kakovosti pa MERGE, sintezo pa z opisno metodo. Rezultati: V končno analizi smo vključili 14 raziskav, 9 sistematičnih pregledov z metaanalizo in 5 randomiziranih kliničnih raziskav faze III. Rezultati kažejo, da zdravljenje z ZINT v prvi liniji zdravljenja pomembno podaljša celokupno preživetje in preživetje brez napredovanja bolezni v primerjavi s kemoterapijo. Večina raziskav poroča tudi o boljši ali vsaj ohranjeni kakovosti življenja pri pacientih, zdravljenih z ZINT. Razprava in zaključek: ZINT v primerjavi s kemoterapijo pomembno izboljšajo preživetje in kakovost življenja pacientov z napredovalim NDRP. Potrebne so nadaljnje raziskave dolgoročnih učinkov in obvladovanja imunsko pogojenih neželenih učinkov.
Keywords: zaviralci imunskih nadzornih točk, kemoterapija, napredovali nedrobnocelični rak pljuč, kakovost življenja, preživetje
Published in DKUM: 12.01.2026; Views: 0; Downloads: 9
Full text (1,21 MB)

Abstract: Medicinske sestre v urgentni dejavnosti so pogosto izpostavljene verbalnemu, psihološkemu, fizičnemu in spolnemu nasilju. Tveganje zaradi narave dela in stresa dodatno narašča ter ogroža njihovo varnost in dobrobit. Namen zaključnega dela je bil raziskati problematiko nasilja nad medicinskimi sestrami v urgentni dejavnosti. V kvantitativni raziskavi, v katero je bilo vključenih 56 medicinskih sester, ki opravljajo triažo, podatke smo zbrali s strukturiranim vprašalnikom. Podatke smo analizirali z opisno statistiko, Mann–Whitneyjevim U-testom in Spearmanovim koeficientom korelacije pri ravni značilnosti p ≤ 0,05. V raziskavi je sodelovalo 34 žensk (61,8 %) in 21 moških (38,2 %). Nasilje je doživelo 91,1 % anketiranih, najpogosteje verbalno (98,2 %). Povezava med nasiljem in starostjo je bila šibka, a statistično značilna (r = –0,280; p = 0,050), medtem, ko z delovno dobo ni bila značilna (r = –0,200; p = 0,150). Glede na spol ni bilo značilnih razlik v vplivu nasilja na zasebno življenje (U = 260,0; p = 0,300) ali zdravje (U = 290,0; p = 0,482). Rezultati potrjujejo, da je nasilje nad medicinskimi sestrami v urgentni dejavnosti pogosto, pri čemer prevladuje verbalno nasilje. Zaradi negativnih posledic za zdravje in počutje so nujni učinkoviti ukrepi za njegovo preprečevanje in obvladovanje. 
Keywords: nasilje, komunikacija, medicinska sestra, triaža, pacient
Published in DKUM: 15.12.2025; Views: 0; Downloads: 5
Full text (1,33 MB)

Abstract: Aim To evaluate and compare human-led and artificial intelligence-automated critical appraisal of evidence. Background Critical appraisal is essential in evidence-based practice, yet many nurses lack the skills to perform it. Large language models offer potential support, but their role in critical appraisal remains underexplored. Design We conducted a comparative study to evaluate the performance of five commonly used large language models versus two human reviewers in appraising four systematic reviews on interventions to reduce medication administration errors. Methods We compared large language models and two human reviewers in independently appraising four systematic reviews using the JBI Critical Appraisal Checklist. These models were Perplexity Sonar (Pro), Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.0 Flash, GPT-4.5 and Grok-2. All models received identical full texts and standardized prompts. Responses were analyzed descriptively and agreement was assessed using Cohen’s Kappa. Results Large language models showed full agreement with human reviewers on five of 11 JBI items. Most disagreements occurred in appraising search strategy, inclusion criteria and publication bias. The agreement between human reviewers and large language models ranged from slight to moderate. The highest level of agreement was observed with Claude (κ = 0.732), while the lowest level was observed with Gemini (κ = 0.394). Conclusion Large language models can support aspects of critical appraisal evidence but lack contextual reasoning and methodological insight required for complex judgments. While Claude 3.7 Sonnet aligned most closely with human reviewers, human oversight remains essential. Large language models should serve as adjuncts and not substitutes for evidence-based practice.
Keywords: artificial intelligence in healthcare, multimodal large language models, nursing, evidence-based practice
Published in DKUM: 12.11.2025; Views: 0; Downloads: 3
Link to file

Abstract: Uvod: Zdravstveni delavci predstavljajo temelj zdravstvenega sistema, njihovo zadovoljstvo na delovnem mestu pa je ključno za zagotavljanje kakovostne oskrbe pacientov. Namen zaključnega dela je bil na podlagi pregleda literature raziskati intervencije za izboljševanje zadovoljstva pri delu v zdravstveni negi. Metode: Izvedli smo pregled literature. Iskanje znanstvene literature je potekalo v podatkovnih bazah CINAHL Ultimate (EBSCO), ScienceDirect, PubMed, Cochrane Library in dodatno v iskalniku Google Učenjak. Potek pregleda smo predstavili s pomočjo PRISMA diagrama. Moč dokazov smo presojali s pomočjo hierarhije dokazov. Kritično oceno smo izvedli s pomočjo orodja JBI za oceno sistematičnih pregledov in sintez. Izvedli smo vsebinsko analizo. Rezultati: Izmed 103 zadetkov smo v končno analizo vključili 6 raziskav. Oblikovali smo glavno kategorijo intervencije izboljševanja zadovoljstva pri delu v zdravstveni negi in štiri podkategorije: organizacijske intervencije, vodstvene in komunikacijske intervencije, psihosocialne intervencije in intervencije za krepitev motivacije. Razprava in zaključek: Intervencije za izboljševanje zadovoljstva pri delu so pozitivno vplivale na fizično, psihosocialno počutje ter splošno zadovoljstvo na delovnem mestu. Ugotavljamo, da so potrebni različni ukrepi, med katerimi so ključni sistematično uvajanje učinkovitih intervencij za povečanje zadovoljstva zaposlenih in pacientov, podpora vodstvenega kadra, reševanje kadrovske problematike ter strateško vplivanje na percepcijo poklica v širši družbi.
Keywords: intervencije, zadovoljstvo pri delu, zdravstvena nega
Published in DKUM: 27.10.2025; Views: 0; Downloads: 26
Full text (1006,51 KB)

Abstract: Uvod: Za zagotavljanje kakovostne in varne obravnave je poleg skrbi za pacienta pomembno tudi dokumentiranje obravnave. Učinkovitost elektronskega zapisa zdravstvene nege (EZZN) je pomemben element pri prepoznavanju in obravnavi pacientovih potreb, vendar pa lahko pomanjkljiva tehnološka kompetentnost zaposlenih v zdravstveni negi privede do pretiranega osredotočanja na uporabo EZZN, kar lahko negativno vpliva na skrbno obravnavo pacienta. Namen doktorske disertacije je bil raziskati učinkovitost EZZN, skrbna ravnanja zaposlenih in tehnološko kompetentnost v zdravstveni negi ter ugotoviti povezave med njimi pri uporabi EZZN. Metode: Uporabili smo zaporedni pojasnjevalni načrt raziskav mešanih metod, izveden med zaposlenimi v zdravstveni negi v štirih slovenskih bolnišnicah, ki uporabljajo enak EZZN. Raziskava je potekala od julija 2021 do julija 2023. Pred glavno raziskavo smo izvedli pilotno raziskavo. Kvantitativne podatke smo zbrali s tremi validiranimi vprašalniki ter jih analizirali z uporabo metod opisne in sklepne statistike. Analiza literature in nato kvantitativnega dela raziskave je bila osnova za oblikovanja vodila za intervju v kvalitativnem delu raziskave, ker smo podatke zbrali z delno strukturiranimi intervjuji. Za analizo podatkov smo uporabili metodo utemeljene teorije. Kvantitativni in kvalitativni del raziskave smo združili v fazi integracije, analizirani kvalitativni rezultati so nam služili kot pomoč pri razlagi ali nadgradnji kvantitativnih rezultatov. Rezultati: Učinkovitost EZZN je statistično značilno pozitivno povezana s časom od začetka njegove implementacije v bolnišnično okolje (p < 0,05) in stopnjo zaznavanja tehnološke kompetentnosti v zdravstveni negi (p < 0,05). Zaznana tehnološka kompetentnost je pozitivno povezana z zaznavanjem skrbnih ravnanj v bolnišničnem okolju, kjer se uporablja EZZN (p < 0,05). V okviru kvalitativne raziskave smo oblikovali glavno kategorijo, sedem kategorij in petnajst podkategorij. Model je vključeval vzročne pogoje (pomanjkljiva učinkovitost EZZN), kontekstualne pogoje (vključitev EZZN v bolnišnično okolje) in posredne pogoje (obravnava pacienta), ki vplivajo na pojav pomanjkljivega dokumentiranja individualne in celostne obravnave. Oblikovali smo akcijske/integracijske strategije za obvladovanje tega pojava, ki vključujejo tehnološko kompetentnost, skrb za pacienta in dokumentiranje, z rezultati v obliki izboljšane osredotočenosti na uporabo EZZN pri skrbi za pacienta in dokumentiranju celostne obravnave. Po integraciji kvantitativnih in kvalitativnih podatkov smo identificirali pet komponent: (1) pomanjkljivosti pri implementaciji v bolnišničnem okolju, (2) prednosti in pomanjkljivosti uporabe EZZN, (3) učinkovitost EZZN, (4) tehnološko kompetentna uporaba EZZN za dokumentiranje individualne in celostne obravnave pacienta, (5) skrb za pacienta in dokumentiranje obravnave. Razprava in sklep: Uporaba EZZN v bolnišničnem okolju je razkrila tako prednosti kot pomanjkljivosti uporabe, ki so večinoma povezane s pomanjkljivo implementacijo EZZN. Sinergija med skrbjo za pacienta, tehnološko kompetentnostjo in učinkovitostjo EZZN je ključna za ustrezno dokumentiranje individualne in celostne obravnave pacienta. Vrzeli v teh komponentah lahko vodijo do pomanjkljivosti v obravnavi pacientov in nepopolnemu dokumentiranju z uporabo EZZN.
Keywords: skrb za pacienta, učinkovitost elektronskega zapisa, raziskave mešanih metod, tehnološke kompetence, zdravstvena nega
Published in DKUM: 20.10.2025; Views: 0; Downloads: 36
Full text (4,92 MB)