AB003. Lessons we are learning: using participatory action research to integrate palliative care, health promotion and public health through the DöBra research program in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Public health and health promotion approaches to end-of-life (EoL) research and care are still rare in Sweden. People remain generally ill-prepared for encounters with death and unable to advocate for quality EoL care; this may be reflected in Sweden's low scores for community engagement in the 2015 Quality of Death index. We have consolidated our endeavours into a cohesive national transdisciplinary research program, DöBra (a pun meaning both 'dying well' and 'awesome' in Swedish). In DöBra, we investigate how culture, the environment and conversation can promote constructive change and support better quality of life and death among the general population, in specific subgroups and in interventions directed to staff caring for dying individuals, their friends and families. DöBra uses ideas from new public health and the Ottawa Charter as umbrella theoretical frameworks and participatory action research as an overarching methodological approach. In DöBra we aim to achieve change in communities in a broad sense. In this interactive workshop, we therefore focus on the particular challenges we encounter in conducting stringent research when trying to catalyse, rather than control, change processes. We will share our ideas, experiences, reflections, tools and approaches as well as results, related to using a variety of strategies to bring together a broad range of stakeholders to co-create experience-based evidence through innovative approaches. We begin by linking theory, research and practice through discussion of the overarching ideas and individual projects, with the second part of the session based on audience engagement with various tools used in DöBra.
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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 | 0,043 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».