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Enregistrement W2471479751 · doi:10.1177/082585970702300305

Development of a Palliative Care Education Program in Rural Long-Term Care Facilities

2007· article· en· W2471479751 sur OpenAlexaffabout
Katherine Kortes-Miller, Sonja Habjan, Mary Lou Kelley, Marilyn Fortier

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careCurriculumNursingRural areaMedicineWork (physics)Long-term careNeeds assessmentCurriculum developmentPsychologySociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In North America, people 85 years and older are the fastest growing age cohort and long-term care homes are increasingly becoming the place of end-of-life care. This is especially true in rural communities where services are lacking. Staff in long-term care homes lack education about palliative care, but in rural areas, accessing education and the lack of relevant curricula are barriers. The focus of this paper is to describe an approach to developing and delivering a research-based palliative care education curriculum in rural long-term care homes. The approach included conducting a detailed assessment of staffs' educational needs and preferred educational formats; developing a 15-hour interprofessional curriculum tailored to the identified needs; and delivering the curriculum on site in rural long-term care homes. Staff confidence and participation in delivering palliative care increased. Based on work in northwestern Ontario, Canada, this approach can serve as a model for palliative care education in other rural areas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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