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Enregistrement W2260282987

Community capacity building in palliative care: An illustrative case study in rural Northwestern Ontario

2013· article· en· W2260282987 sur OpenAlexaffvenueabout
Mary Lou Kelley, Lily DeMiglio, Allison Williams, Jeanette Eby, Michele McIntosh

Notice bibliographique

RevueJournal of rural and community development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensTrent UniversityMcMaster UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careNursingParticipatory action researchRural areaCitizen journalismAction researchMedicineNeeds assessmentCapacity buildingRural healthPsychologySociologyEconomic growthPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the increasing need for palliative care, it is well recognized that people who are dying in rural and remote areas have less access to palliative care services than their urban counterparts. Barriers to accessing palliative care for rural residents include geographic isolation, shortage of human resources, and lack of palliative care education and training for rural health care providers. Community capacity development has become an accepted practice approach to developing rural health services, essentially 'building on what already exists'. This case study research conducted in northwestern Ontario, Canada, examined the application of a four phase community capacity development model as an intervention to develop a palliative care program in a rural community. Data were collected over the three-year period using a participatory action research approach. Findings illustrated the applicability of the model to guide rural palliative care development and provided details of the community change process. Conclusions support the applicability of the model for use as a theory of change to guide and evaluate rural palliative care service development. Keywords: rural health, rural palliative care, palliative care, community capacity development, participatory action research, rural health teamwork, end-of-life care.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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