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Enregistrement W2564488067 · doi:10.1080/15524256.2016.1247771

Advancing Hospice and Palliative Care Social Work Leadership in Interprofessional Education and Practice

2016· article· en· W2564488067 sur OpenAlexaff
Susan Blacker, Barbara Head, Barbara L. Jones, Stacy S. Remke, Katherine Supiano

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Work in End-of-Life & Palliative Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial workInterprofessional educationPalliative careNursingBest practiceWork (physics)MedicineHealth careMedical educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of interprofessional collaboration in achieving high quality outcomes, improving patient quality of life, and decreasing costs has been growing significantly in health care. Palliative care has been viewed as an exemplary model of interprofessional care delivery, yet best practices in both interprofessional education (IPE) and interprofessional practice (IPP) in the field are still developing. So, too, is the leadership of hospice and palliative care social workers within IPE and IPP. Generating evidence regarding best practices that can prepare social work professionals for collaborative practice is essential. Lessons learned from practice experiences of social workers working in hospice and palliative care can inform educational efforts of all professionals. The emergence of interprofessional education and competencies is a development that is relevant to social work practice in this field. Opportunities for hospice and palliative social workers to demonstrate leadership in IPE and IPP are presented in this article.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0020,019
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,374 · 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'étudeQualitatif
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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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