Death notification education for paramedics: Past, present and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore paramedics' experiences with death notification education. Methods: Four focus group sessions attended by paramedics were mediated by a professional facilitator mn urban and urban/rural areas of Ontario, Canada. Paramedics were asked about their experiences with death notification education and what format and content of education they would like. Transcripts were analysed using the constant comparative method. Themes were generated inductively. Results: Twenty primary care paramedics and eight advanced care paramedics with mean experiences of 8.5 and 21.5 years respectively, participated. They reported minimal death notification education in their initial and professional education. They support education in college programmes, new paramedic orientation, and through mentoring. Paramedics learn to communicate death notifications by observing others and by trial and error. They want to learn about this topic through evidence-based continuing education (CE) sessions delivered by a trained facilitator or through online independent study. Experiential methods incorporating role-play and feedback are supported. A trained peer or health care professional with similar experiences would be best to teach paramedics about death notification. Paramedics want to learn about the practical aspects of communicating death notifications, managing the reactions of the bereaved, the cultural and religious aspects of death, as well as their personal reactions to death. Paramedics’ attitudes to death notification education are influenced by their work environment. Conclusions: There is a lack of formal death notification education for paramedics. Formal education should be implemented to reduce the stress of communicating death notifications for the paramedic and for the bereaved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».