Bu çalışmada, hemşirelikte kuram ve modele dayalı hasta eğitimi araştırmalarının eğilimlerini ortaya koymak amaçlanmıştır. Çalışmada nitel araştırma desenlerinden biri olan doküman incelemesi yöntemi kullanılmıştır. Web Of Science, Pubmed, Science Direct, ERIC, Medline, Proquest ve Ulusal Tez Merkezi veri tabanlarında 1991- 2021 yılları arasında yayınlanmış olan “nursing”, “patient education” ve “theory” anahtar kelimeleri ile ulusal ve uluslararası araştırmalar taranarak, 949 veriye ulaşılmıştır. Veriler Çalışma İnceleme Formu ile toplanmış, 29 araştırma değerlendirmeye alınmış ve içerik analizi yöntemiyle çözümlenmiştir. Hemşirelikte kuram ve modele dayalı hasta eğitimi araştırmalarında sıklıkla %41,4’ü Roy Adaptasyon Modeli’nin ve %6,9’ünde Neuman Sistemler Modeli’nin kullanıldığı saptanmıştır. Yapılan araştırma tek bir modelin kullanıldığı görülmektedir. Araştırmaların en fazla doktora tezi türünde ve 2017-2020 yılları arasında yapıldığı, araştırma deseni olarak daha çok %24,1 randomize kontrollü deneysel desenin kullanıldığı tespit edilmiştir. Örneklem grubunun sıklıkla (%17,2) hemodiyaliz hastalarından oluştuğu, örneklem büyüklüğünün ise çoğunlukla 30-156 arası seçildiği görülmüştür. İncelenen tema açısından bakıldığında uyum temasının çoğunlukla temel alındığı belirlenmiştir. Hemşirelikte kuram ve modele dayalı hasta eğitimi araştırma makalelerinin istendik düzeyde olmadığı belirlenmiş olup, bunun arttırılması oldukça önem taşımaktadır. Gelecekte gerçekleştirilmesi planlanan araştırmalarda tema, örneklem grubu ve araştırma deseni seçiminde çalışma bulgularımızın dikkate alınması hemşirelikte kuram ve modele dayalı hasta eğitimi alanında üretilen bilimsel bilginin kalitesini artıracaktır. Bununla birlikte, sınırlı sayıda araştırma olması bu çalışmanın bulgularını doğrulamak için daha ileri çalışmalara ihtiyaç olduğunu göstermektedir. Bu doğrultuda hemşirelikte kuram ve modele dayalı hasta eğitimi araştırmalarının desteklenmesi ve yaygınlaştırılması önerilmektedir.
In this study, it is aimed to reveal the trends of patient education research based on theory and model in nursing. The document analysis method, which is one of the qualitative research designs, was used in the study. By scanning national and international studies published between 1991 and 2021 in Web Of Science, Pubmed, Science Direct, ERIC, Medline, Proquest and National Thesis Center databases with the keywords "nursing", "patient education" and "theory", 949 data were obtained. Data were collected with the Study Review Form, 29 studies were evaluated and analyzed by content analysis method. It has been determined that the Roy Adaptation Model is frequently used in 41.4% and the Neuman Systems Model is used in 6.9% of the patient education studies based on theory and model in nursing. It is seen that a single model was used in the research. It was determined that most of the studies were conducted between the years 2017-2020 in the doctoral thesis type, and 24.1% randomized controlled experimental design was used as the research design. It was observed that the sample group mostly (17.2%) consisted of hemodialysis patients, and the sample size was mostly between 30-156. In terms of the examined theme, it was determined that the harmony theme was mostly taken as the basis. It has been determined that patient education research articles based on theory and model in nursing are not at the desired level, and it is very important to increase this. Considering our study findings in the selection of the theme, sample group and research design in the researches planned to be carried out in the future will increase the quality of scientific knowledge produced in the field of patient education based on theory and model in nursing. However, the limited number of studies indicates that further studies are needed to confirm the findings of this study. In this respect, it is recommended to support and disseminate patient education research based on theory and model in nursing.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Other Fields of Education |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | October 1, 2023 |
Submission Date | March 14, 2023 |
Acceptance Date | May 30, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 5 Issue: 9 |
Editor in Chief: Prof. Dr. Aytekin DEMİRCİOĞLU