E.06 Developing and evidence-based palliative care curriculum for neurology resident trainees
Notice bibliographique
Résumé
Background: Graduating neurology residents require general palliative care skills. This study aims to develop an evidence-based palliative care curriculum to provide neurology residents with the general palliative care skills required for providing patient care along the continuum of life. Methods: A needs assessment of the palliative skills necessary for a neurology resident was performed. Focus groups were held with physicians, allied health care and senior residents. Semi-structured interviews were held with patients and their caregivers. Interviews analysed using qualitative thematic analysis techniques. The Kolb learning style inventory will determine the learning style of neurology residents and inform the curricular design. Results: Qualitative analysis identified 3 overarching challenges for neurology residents: 1) uncertainty regarding disease trajectory in neurology and timing of palliative care discussions; 2) cohesiveness of the health care team regarding end of life issues; 3) the role of the resident in initiating palliative care. Other principals identified for inclusion were: symptom management, communication, psychosocial aspects of care, care coordination and access, and myths and pitfalls in palliative care. Conclusions: This project will identify the current best evidence and expert opinion in palliative care neurology. The data will be used to develop a novel Canadian neurological palliative care curriculum.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,008 |
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 ».