Building resilience: an innovative reflective writing method for clinical palliative care – the 55 word story
Notice bibliographique
Résumé
Finding innovative reflective self-care techniques reduces the potential for burnout and the stress associated with attending to the needs of the very ill and the dying. Time is often a barrier to self care; and narrative methodologies often seem to require too much time or writing ability. We offer a novel, time efficient, practical approach for debut at AAHPM/HPNA that is useful to almost everyone.The 55 word medical narrative about clinical encounters from the perspective of the clinician is the self care therapeutic tool offered during this session. Participants will experience and leave empowered to approach the medical narrative in a brief but meaningful way. In this workshop session, participants will be introduced to pertinent research and content on narrative medicine, and will participate in writing a 55 word story about a personal or professional encounter in hospice and palliative care, or about a topic that they want to explore in palliative care such as hope, compassion, doubt, or guilt.Participants will share their 55 word story in dyads, give feedback on this method and its impact on resilience and reflection.Objectives:1. Describe a novel, effective yet brief framework for the use of medical narrative as a reflective exercise for increasing resilience within the larger literature of narrative medicine methods.2. Demonstrate and experience the 55 word medical narrative as a brief but effective reflective exercise.3. Integrate the 55 word story narrative method into various clinical care and teaching settings in palliative care.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».