Developing Navigation Competencies to Care for Older Rural Adults with Advanced Illness
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Les navigateurs aident les adultes ruraux âgés avec des maladies avancées, ainsi que leurs familles, de se connecter aux ressources, à l’information, et aux gens qui peuvent améliorer leur qualité de vie. Cet article décrit le processus utilisé pour engager des experts—en vieillissement en milieu rural, les soins palliatifs en milieu rural, et la navigation—ainsi que les intervenants dans les collectivités rurales, d’élaborer une définition conceptuelle d’une telle navigation et de délimiter les compétences pertinentes pour la prise en charge de cette population. Un document de discussion sur les considérations importantes pour la navigation dans cette population a été développé, suivi d’un processus Delphi en quatre étapes avec 30 membres invités experts. Les résultats de l’étude ont abouti à cinq compétences générales de navigation pour les fournisseurs de soins de santé qui prennent soin des personnes âgées rurales et de leurs familles à la fin de vie: la capacité de fournir le dépistage des patients / famille; à préconiser pour le patient / famille; de faciliter les relations avec la communauté; de coordonner l’accès aux services et aux ressources; et de promouvoir l’engagement actif. Les compétences particulières ont également été développées. Ces compétences constituent la base pour la recherche et le développement de programmes d’études en navigation.
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 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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».