Developing a Palliative Care Competency Framework for Health Professionals and Volunteers: The Nova Scotian Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: In 2014, Nova Scotia released a provincial palliative care strategy and implementation working groups were established. The Capacity Building and Practice Change Working Group, comprised of health professionals, public advisors, academics, educators, and a volunteer supervisor, was asked to select palliative care education programs for health professionals and volunteers. The first step in achieving this mandate was to establish competencies for health professionals and volunteers caring for patients with life-limiting illness and their families and those specializing in palliative care. METHODS: In 2015, a literature search for palliative care competencies and an environmental scan of related education programs were conducted. The Irish Palliative Care Competence Framework serves as the foundation of the Nova Scotia Palliative Care Competency Framework. Additional disciplines and competencies were added and any competencies not specific to palliative care were removed. To highlight interprofessional practice, the framework illustrates shared and discipline-specific competencies. Stakeholders were asked to validate the framework and map the competencies to educational programs. Numerous rounds of review refined the framework. RESULTS: The framework includes competencies for 22 disciplines, 9 nursing specialties, and 4 physician specialties. CONCLUSIONS: The framework, released in 2017, and the selection and implementation of education programs were a significant undertaking. The framework will support the implementation of the Nova Scotia Integrated Palliative Care Strategy, enhance the interprofessional nature of palliative care, and guide the further implementation of education programs. Other jurisdictions have expressed considerable interest in the framework.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».