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Enregistrement W1993644247 · doi:10.1177/1049909112470485

Promoting Volunteer Capacity in Hospice Palliative Care

2012· review· en· W1993644247 sur OpenAlexaff
Barbara Pesut, Brenda Hooper, Suzanne Lehbauer, Miranda Dalhuisen

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hospice and Palliative Medicine® · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensVancouver Native Health SocietyKelowna General HospitalUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLMedicinePalliative careHospice careEnd-of-life careNursingQualitative researchPrimary caregiverDescriptive researchFamily caregiversFamily medicinePsychological interventionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hospice volunteers play an essential role in the primary care network for end of life. The purpose of this review was to examine the evidence on hospice volunteers published between 2002 and July 2012. An electronic search of PubMed, CINAHL and PsychINFO using controlled vocabulary, and a reference scan, yielded 54 studies focusing on hospice volunteers. Studies were primarily descriptive using quantitative, qualitative and mixed methods. Findings from studies were grouped thematically into descriptions of the work of hospice volunteers; recruitment, preparation and retention of hospice volunteers; and perspectives and outcomes of the volunteer role. A substantial body of evidence exists describing the roles, stresses and rewards of hospice volunteering. Less is known about how to adequately recruit, prepare and retain volunteers. A small but intriguing body of evidence exists around volunteers' contributions to family satisfaction and patient longevity. Although the evidence around hospice volunteers continues to grow, there is an urgent need for further research. Findings indicate that volunteers make important contributions to high quality end of life care. However, more focused research attention is required to better understand how to maximize this contribution while providing better support for volunteers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations54
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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