Supporting hospice volunteers and caregivers through community-based participatory research
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on the results of community-based research with a local hospice organisation, this article addresses the need to enhance social support for caregivers of people with life-threatening illnesses. The goal of the research was to involve palliative care stakeholders in the identification, prioritisation and implementation of social support interventions for caregivers who provide palliative care support as hospice volunteers and as family members of those at end-of-life. Guided by a community-based participatory research approach, primary data were collected from 39 volunteer and family member caregivers through four focus groups and nine personal diaries in July 2008. Content analysis and modified constant comparison techniques resulted in emergent themes and priorities relating to challenges, existing coping strategies and resources, and potential support interventions. The findings revealed communication, emotional support, education, advocacy and personal fatigue as the most important challenges to be addressed through support interventions at the organisational (professional support, volunteer mentoring and continuing education) and household levels (caregiver assessments, telephone support and follow-up). There was convergence in how caregivers perceived and access existing social supports, yet a crucial divergence in the availability of resources among volunteers and family members. The findings are discussed in the light of the capacity for hospices to implement social supports and the potential efficacy of the community-based participatory research approach for enhancing social support for caregivers in other parts of health-care and social care.
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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 | 0,103 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».