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Enregistrement W2329965365 · doi:10.1097/njh.0000000000000021

Educating Nurses for Palliative Care

2014· article· en· W2329965365 sur OpenAlexaff
Barbara Pesut, Richard Sawatzky, Kelli Stajduhar, Barbara McLeod, Lynnelle Erbacker, Eric K. H. Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospice and Palliative Nursing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusMichael Smith Health Research BCTrinity Western UniversityUniversity of British ColumbiaProvidence Health CareFraser HealthCentre for Advancing Health OutcomesWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careModerationNursingMedicinePsychologyFamily medicineMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An aging population requires that nurses in all areas of practice be knowledgeable about high-quality palliative care. The purpose of this scoping review was to summarize the available evidence for providing palliative care education for nurses. Searches were conducted in the spring of 2012 of 5 electronic databases using controlled vocabulary. English-language articles published between 2001 and 2011 were included in the review, yielding a sample of 58 studies. Findings reviewed included country and setting of study; palliative knowledge taught; methods, number of hours, and duration of education; study design; and evaluation methods. Eighty-six percent of studies reported positive outcomes. Effect size calculations for 9 outcome measures resulted in large (n = 1), moderate (n = 4), and small (n = 4) effects in a positive direction. However, effect sizes were heterogeneous, suggesting moderator variables. Although there appears to be an overall positive effect of palliative education, findings from this scoping review illustrate the diversity of educational approaches and lack of rigorous study designs, making it difficult to make recommendations for an evidence-based approach to educating nurses in palliative 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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