Toward better care of delirious patients at the end of life: A pilot study of an interprofessional educational intervention
Notice bibliographique
Résumé
Symptom distress with end-of-life delirium (EOLD) is complex and multidimensional, and interprofessional (IP) teams require knowledge and skill to effectively care for these patients and their families. The purpose of this pilot study was to test an educational intervention about EOLD for IP teams at a long-term care facility and a hospice. The intervention included a comprehensive self-learning module (SLM) on EOLD and IP teamwork; a modified McMaster-Ottawa team objective structured clinical encounter (TOSCE) and a didactic "theory burst" on the principles of delirium assessment, diagnosis and management. Evaluation tools completed by participants included the interprofessional collaborative competencies attainment survey (ICCAS) and the W(e) Learn. Two groups at each site participated in 1-hour sessions, repeated 2 weeks later. Only one group from each site received the SLM after the first session. Researchers scored EOLD knowledge and IP team functioning in both sessions. Results suggest that the intervention improved EOLD knowledge and perceptions of IP competence and supports the value of the TOSCE as an IP teaching method. The module does not appear responsible for the changes. Future studies are required to evaluate the effectiveness of the individual components used in this study, and to tailor the intervention to individual care contexts.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».