Resources for Educating, Training, and Mentoring All Physicians Providing Palliative Care
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a rapid review of the published literature and available resources for educating Canadian physicians to provide palliative and end-of-life care. Several key messages emerge from the review. First, there are many palliative care educational resources already available for Canadian physicians. Second, the many palliative care education resources are often not used in physician training. Third, we know that some palliative care educational interventions are inexpensive and scalable, while others are costly and time-consuming; we know very little about which palliative care educational interventions impact physician behavior and patient care. Fourth, two palliative care competency areas in particular can be readily taught: symptom management and communication skill (e.g., breaking bad news and advance care planning). Fifth, palliative care educational interventions are undermined by the "hidden curriculum" in medical education; interventions must be accompanied by continuing education and faculty development to create lasting change in physician behavior. Sixth, undergraduate and postgraduate medical training is shifting from a time-based training paradigm to competency-based training and evaluation. Seventh, virtually every physician in Canada should be able to provide basic palliative care; physicians in specialized areas of practice should receive palliative care education that is tailored to their area, rather than generic educational interventions. For each key message, one or more implications are provided, which can serve as recommendations for a framework to improve palliative care as a whole in Canada.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».