Outcomes of collaborative and interdisciplinary palliative education for health care assistants: A qualitative metasummary
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore collaborative and interdisciplinary palliative educational strategies and corresponding outcomes for health care assistants. BACKGROUND: Health care assistants are frontline staff who provide almost all hands-on care to seniors. Health care managers are responsible to provide ongoing support and a working environment conducive to health care assistants' abilities to provide quality, safe, evidence-based care. EVALUATION: A Qualitative metasummary of collaborative and interdisciplinary teaching strategies was conducted following guidelines developed by Sandelowski et al. (). KEY ISSUES: The gold standard of palliative care is interdisciplinary delivery of care, yet education is often monodisciplinary. Furthermore, evaluation of interdisciplinary continuing education is most often subjective via self-report questionnaires. CONCLUSIONS: Findings from 16 articles representing 15 studies conducted between 2007 and 2017 were grouped thematically and summarized. Collaborative or interdisciplinary palliative interventions offer health care assistants opportunities to debrief, build their confidence, and critically reflect on the importance of psychosocial care for patients, family and colleagues. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: The metasummary provides six suggestions for managers who are considering implementing a collaborative palliative educational workshop and draws attention to the need to create contextual changes that support health care assistants to enact newly acquired knowledge and skills.
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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 | 0,042 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».