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Enregistrement W17902780 · doi:10.1177/082585970702300404

Sustainable Practice Improvements: Impact of the Comprehensive Advanced Palliative Care Education (CAPCE) Program

2007· article· en· W17902780 sur OpenAlexaff
Diane Harris, Loretta M. Hillier, Nancy Keat

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensMiddlesex London Health UnitSt Joseph's Health CareLawson Health Research InstituteGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative carePrioritizationNursingMedicineWork (physics)Clinical PracticePsychologyMedical educationBusinessProcess management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes an education program designed to improve palliative care practice through the development of workplace hospice palliative care resources (PCRs), and its impact on knowledge transfer and longer-term changes to clinical practice. Evaluation methods included pre- and post-program questionnaires, and a survey of learners' (n=301) perceptions of program learning strategies. Interviews (n=21) were conducted with a purposeful sample of PCRs and representatives from their work sites. Ratings of the sessions indicated that they were relevant to learners' clinical practice. At follow up, the majority of learners (83%) continued to serve as PCRs. Many positive effects were identified, including enhanced pain and symptom management, staff education, and development of care policies and guidelines. Management support, particularly the prioritization of palliative care and staff development, were factors facilitating sustained implementation. These findings highlight the importance of multimodal learning strategies and supportive work environments in the development of PCRs to enhance palliative care practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,422 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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