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Enregistrement W2775948483 · doi:10.1089/jpm.2017.0393

Education, Training, and Mentorship of Caregivers of Canadians Experiencing a Life-Limiting Illness

2017· article· en· W2775948483 sur OpenAlexafffund
Allison Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesAlzheimer Society
Mots-clésMentorshipDyadPreparednessMedicinePalliative careFeelingLimitingNursingQuality of life (healthcare)Caregiver burdenAnxietyFamily caregiversStressorMedical educationPsychologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research suggests that caregiver preparedness is essential to minimizing the negative impacts of caregiving. Not being prepared is associated with fear, anxiety, stress, and feelings of insufficiency/uncertainty specific to the caregiver role. OBJECTIVE: To determine what resources are required to ensure adequate education, training, and mentorship for caregivers of Canadians experiencing a life-limiting illness. DESIGN: Informed by the Ispos Reid survey, the methods for this article involved a rapid literature review that addressed caregiver experiences, needs and issues as they related to health, quality of life, and well-being. RESULTS: Given the burden of care, caregiver education, training, and mentorship are suggested to be best met through the palliative navigator model, wherein the patient-caregiver dyad is recognized as an integrated unit of care. CONCLUSIONS: The palliative navigator approach is a key role in the education, training, and mentorship of caregivers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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