Palliative and end of life care communication as emerging priorities in postgraduate medical education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reliance on surveys and qualitative studies of trainees to guide postgraduate education about palliative and end of life (EOL) communication may lead to gaps in the curriculum. We aimed to develop a deeper understanding of internal medicine trainees' educational needs for a palliative and EOL communication curriculum and how these needs could be met. METHODS: Mixed methods, including a survey and focus groups with trainees, and interviews with clinical faculty and medical educators, were applied to develop a broader perspective on current experiences and needs for further education. Quantitative descriptive and thematic analyses were conducted. RESULTS: Surveyed trainees were least confident and least satisfied with teaching in counseling about the emotional impact of emergencies and discussing organ donation. Direct observation with feedback, small group discussion, and viewing videos of personal consultations were perceived as effective, yet infrequently identified as instructional methods. Focus groups and interviews identified goals of care conversations as the highest educational priority, with education adapted to learner needs and accompanied by feedback and concurrent clinical and organizational support. CONCLUSIONS: Our work expands on previous research describing needs for postgraduate education in palliative and EOL communication to include the importance of support, culture change, and faculty development, and provides insight into why such needs exist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».