Compassion in Health Care: An Empirical Model
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Compassion is frequently referenced as a hallmark of quality care by patients, health care providers, health care administrators, and policy makers. Despite its putative centrality, including its institution in recent health care reform, an empirical understanding based on the perspectives of patients, the recipients of compassion, is lacking-making compassion one of the most referenced yet poorly understood elements of quality care. OBJECTIVES: The objective of this study was to investigate palliative cancer patients' understanding and experiences of compassion to provide a critical perspective on the nature and importance of compassion. METHODS: This grounded theory study used semi-structured interviews to investigate how patients understand and experience compassion in clinical care. Using convenience and theoretical sampling, 53 advanced cancer inpatients were recruited over a seven-month period from a specialized palliative care unit and hospital-wide palliative care service within a Canadian urban setting. Data were analyzed by four members of the research team through the three stages of Straussian grounded theory. RESULTS: Qualitative analysis yielded seven categories, each containing distinct themes and subthemes. Together, they constitute components of the compassion model-the first empirically based clinical model of compassion. The model defines compassion as a virtuous response that seeks to address the suffering and needs of a person through relational understanding and action. CONCLUSION: The components of the compassion model provide insight into how patients understand and experience compassion, providing the necessary empirical foundation to develop future research, measures, training, and clinical care based on this vital feature of quality care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».