Resources for Educating, Training, and Mentoring Nurses and Unregulated Nursing Care Providers in Palliative Care: A Review and Expert Consultation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurses and nursing care providers provide the most direct care to patients at end of life. Yet, evidence indicates that many feel ill-prepared for the complexity of palliative care. OBJECTIVE: To review the resources required to ensure adequate education, training, and mentorship for nurses and nursing care providers who care for Canadians experiencing life-limiting illness and their families. METHODS: This is a systematic search and narrative review in the Canadian context. RESULTS: Six previous reviews and 26 primary studies were identified. Studies focusing on regulated nurses indicated that even amid variability in content, delivery methods, and duration, palliative education improves nurses' knowledge, confidence, attitudes, and communication abilities, and decreases nurses' stress. Results from palliative education in undergraduate curriculum were less definitive. However, studies on palliative simulation in undergraduate education suggest that it improves knowledge and confidence. Studies focusing on educating nursing care providers, either alone or in collaboration with regulated nurses, indicated positive outcomes in knowledge, confidence, communication, identification of clients who are dying, abilities to interact with patients and families, and a better understanding of their own contributions to care. Curricular resources in Canada have been developed. However, there is no dedicated and funded capacity-building strategy. DISCUSSION: Resources exist to support palliative education for nurses and nursing care providers. Furthermore, the evidence suggests good outcomes from this education. However, there is no dedicated strategy for implementing those resources. Furthermore, there is little evidence of the critical role of knowledge translation in preparing nurses and nursing care providers for evidence-informed palliative practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».