Supporting community engagement around end of life conversations & care, an asset- based approach
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare systems and local hospices have extensive expertise and community connections around end of life awareness and care, however innovative and cost effective solutions are required to engage the wider (healthy, non-cancer, non-hospice) community if we are to align public preferences with outcomes of care at the local/community level in the future. ▶ Most adults have personal experience around death, dying, and bereavement. ▶ Leaders of community organisations are no exception. ▶ However, the varied backgrounds (personal and professional) must be given a common base upon which to lay the foundation for community-led engagement around this complex and taboo subject. An innovative programme is proving to be effective inspiring and engaging communities in the Northwest (UK) to launch awareness initiatives, overcoming the taboo of talking about death and dying, improving awareness of the need for advance care conversations, and increasing access to available community-based information and resources. Using a facilitated asset-based approach, partnership projects have been launched with funders, healthcare, hospices, and community agencies across seven communities (rural/city). Outcomes and evaluations to date from more than 150 participating organisations will be shared.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».