University of McGill massive open online course: pioneering sport and exercise medicine education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Animal-assisted intervention (AAI) programs, used widely for patient benefit, have increasingly been used for healthcare workers (HCW) to reduce occupational stress. However, there are barriers to these programs which limit their utilization, for both patients and HCW, specifically infectious disease concerns. The aim of the research project is to identify barriers and facilitators to AAI program use for healthcare worker benefit, and determine knowledge, beliefs, and practices regarding infectious disease risk and control policies, in order to understand the contextual parameters of program implementation. Methods We collected perceptions of key stakeholders involved with hospital AAI programs (HCW and AAI workers) through semi-structured in-depth interviews. We used framework analysis to guide thematic coding, completed independently by three researchers. Results We interviewed 37 participants. We divided our themes into two topic areas: program use for HCW and perceived infectious disease risk. Use for healthcare workers included perspectives on the benefits for HCW and program barriers and facilitators (specifically collaboration and leadership). Perceived risk included opinions on infection concerns with AAI, thoughts on control measures to reduce this risk, and responsibility for safety during these programs. Conclusions While significant benefits were reported for HCW, they were limited by administrative barriers and hazard concerns. Facilitators to surmount these barriers are best implemented with collaboration across the hospital and appropriate leadership roles to direct safe program implementation. By addressing these barriers through targeted facilitators in the form of evidence-backed guidelines, AAI programs can be used to benefit both patients and HCW.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,193 | 0,028 |
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 ».