Defining the experience: How do you know you are practicing Whole Person Care?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Whole Person Care (WPC) is a growing movement in health care recognized as an important tool for both practitioners and patient outcomes. What remains unclear is what WPC looks like in practice and how providers know they are practicing it successfully. Methods: Researchers conducted in-depth interviews with 30 healthcare providers during the WPC congress in 2017. An iterative qualitative process was used to code and analyze the data using qualitative research software.The primary research question explored how practitioners know that they are practicing WPC. Results: Our analysis revealed that the practice of WPC is an individual experiential process appreciated through self-awareness and connection. Most practitioners reported the importance of i) their ability to be present in an interaction and to acknowledge their own emotions, ii) the relationship between practitioner and patient, characterized by a feeling of trust and of mutual impact, and iii) relying on external cues, such as explicit patient feedback and body language. In this workshop, attendees will be prompted to reflect on their experiences of providing WPC through individual and group exercises. Attendees will be invited to reflect on the above results and discuss emerging themes. This participatory research model creates an interactive space for workshop attendees to build on our data and guide further analysis. Conclusion: Cues to whether you are practicing WPC rely on practitioner self-awareness and perceptions of how interactions transpire. This workshop offers an opportunity to create an experiential map of the elements contributing to the growing practice of WPC.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».