MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2913961898 · doi:10.1186/s12904-019-0402-0

A pattern language of compassion in intensive care and palliative care contexts

2019· article· en· W2913961898 sur OpenAlexaff
Amanda L. Roze des Ordons, Lori MacIsaac, Joanna Everson, Jacqueline Hui, Rachel Ellaway

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensAlberta Health ServicesSouth Health CampusUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassionPalliative carePsychologyContext (archaeology)Phenomenology (philosophy)Grounded theoryNursingSituational ethicsHealth careQualitative researchSocial psychologyMedicineSociologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Compassion has been identified as important for therapeutic relationships in clinical medicine however there have been few empirical studies looking at how compassion is expressed different contexts. The purpose of this study was to explore how context impacts perceptions and expressions of compassion in the intensive care unit and in palliative care. METHODS: This was an inductive qualitative study that employed sensitizing concepts from activity theory, realist inquiry, phenomenology and autoethnography. Clinicians working in intensive care units and palliative care services wrote guided field notes on their observations and experiences of how suffering and compassion were expressed in these settings. Data were analyzed using constructivist grounded theory. RESULTS: Fifty-eight field notes were generated, along with transcripts from three focus groups. Clinicians conceptualized, observed, and expressed compassion in different ways within different contexts. Patterns of compassion identified were relational, dispositional, activity-focused, and situational. A pattern language of compassion in healthcare was developed based on these findings. CONCLUSIONS: Recognizing compassion as shifting patterns of diverse attitudes, behaviours, and relationships raises numerous questions as to how compassion can be developed, supported and recognized in different clinical settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Palliative CareMême sujetMindfulness and Compassion InterventionsTravaux en français237 207