Description of a teaching method for research education for palliative care healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite the rapidly growing availability of palliative care services, there is still much to be done in order to better support clinicians who are starting research programs. Among the barriers identified in the literature, methodological issues and lack of research training programs are often reported. Our aim was to describe an educational research method for healthcare professionals working in palliative care and to report the result of a survey conducted among a three-year sample of students. METHOD: The course was provided for a multidisciplinary group and was open to all healthcare professionals involved in palliative care. It took place over a single session during a full day. We used a 20-question e-survey to assess student outcomes (e.g., satisfaction, current status of their project). RESULTS: We received answers from 83 of the 119 students (70%) who took the course. The majority were physicians (n = 62, 75%), followed by nurses (n = 17, 21%). During the class, students assessed the role of the teacher as an information provider (n = 51, 61%), role model (n = 36, 43%), and facilitator (n = 33, 40%), and considered all of these roles as suitable, with a score of 3.9-4.7 out of 5. Participants reported a high level of support from the teacher, with a mean score of 8.2 (SD, 1.7) out of 10, and good overall satisfaction with a mean score of 7.6 (1.8). Finally, 51 participants (77%) were able to start their research project after the class, 27 (41%) to complete it, and 8 (12%) to submit their research to a journal or conference. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Our results suggest that newer teaching methods such as roleplay, group work, and target acquisition are feasible and effective in a palliative research curriculum. Additional studies are needed to confirm the objective outputs of educational interventions, including research outputs.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,017 |
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 ».