Team Well-being and Resilience Practices in Hospice and Palliative Care
Notice bibliographique
Résumé
High functioning, resilient teams do not happen by chance. Teams, similar to individuals, need to be educated, nurtured and formed over time, by a consistent vision and process. With proper team formation, the compassionate care of patients, families and colleagues can be developed, modeled and reinforced. Self-compassion is another focus to help caregivers cope with the stresses of the work and mitigate against burnout. The primary intervention which will be discussed is a regularly scheduled reflection process, e.g. 30 minutes weekly or 90 minutes monthly, with a pediatric hospice team, an inpatient palliative care team and an outpatient palliative care team. The reflection process incorporates mindful meditation, journaling, listening exercises, individual and group reflection to encourage and practice self-awareness, self-reflection, greater emotional intelligence and leadership skills. Specific tools employed include the Search Inside Yourself © Program, books by various authors, selected music, videos and personal journals. Qualitative feedback from team members, patient, family and colleague satisfaction scores has been positive. Buy-in from all team members, initially, was difficult, but over time, all team members have recognized the value of the process and have incorporated the exercises not only in their work, but in their personal lives and other roles/jobs. Other key success factors are organizational support for time for this process and individual champions to develop and lead the reflective process. The workshop will include a demonstration of exercises used in team reflections with learner participation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».