How to Attract More Males to Community-Based Hospice Palliative Care Volunteer Programs
Notice bibliographique
Résumé
Two separate studies were conducted to better understand why so few middle-aged and older men volunteer in hospice palliative care; only about 10% of the patient/family care volunteers in New Brunswick's community-based hospice palliative care volunteer programs are men. In study 1, 15 (22%) of the 68 men who read a brief description about the kinds of things that hospice palliative care volunteers do expressed an interest in this type of volunteerism. The main reasons given for their lack of interest included ''being too busy'' and ''not being able to handle it emotionally.'' At least one third of the men who said ''No'' to becoming a hospice palliative care volunteer expressed an interest in 10 of 13 other common volunteer activities (eg, driving). In study 2, 59 men were presented with a list of 25 tasks that hospice palliative care volunteers might perform when providing emotional, social, practical, and administrative support. The men were asked to indicate which tasks they would be willing to perform if they were a hospice palliative care volunteer. The men were least willing to serve on the board of directors (28%), provide hands on patient care (38%), and work in the volunteer program's office (42%); they were most willing to talk to the patient (97%), share hobbies and interests with the patient (92%), listen to the patient's memories and life stories (90%), and provide friendship and companionship (88%). The results of these studies may have implications for the recruitment of male volunteers to work with dying patients and their families.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».