Enhancing clinical practice in the management of distress: The Therapeutic Practices for Distress Management (TPDM) project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Therapeutic Practices for Distress Management (TPDM) project was carried out to support clinicians in integrating recommendations from four clinical practice guidelines (CPGs) in routine care at five Pan Canadian cancer care sites. METHODS: Using a concurrent, mixed-method study design and knowledge translation (KT) activities, this project included two phases: phase I-a baseline/preparation phase and phase II-an intervention phase plus evaluation. The intervention phase (the focus of this report) included a one-year education and supervision program (24 hours in virtual class; 12-hour group supervision). Primary outcomes were knowledge and self-efficacy in practicing CPGs as measured by a Knowledge and Self-Efficacy Survey (KSES). A secondary outcome was observer-rated performances with standardized patients (objective structured clinical exams). Participants included 80 (90%) nurses, and 9 (10%) social workers (N = 89). RESULTS: The TPDM program was effective in accomplishing change in knowledge, self-efficacy, and performance. All measures demonstrated significant change pre and post module, with evidence of increasing knowledge (P < .01) and confidence (P < .01) over time. Further, there was evidence of a shift in barriers and enablers to practicing in alignment with the CPGs. CONCLUSIONS: A tailored education program using case-based learning and supervision over time improves knowledge and practice among front line clinicians. The findings have implications for quality improvement in cancer care.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».