MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3012505479 · doi:10.1097/njh.0000000000000641

Meaningful Messages From Grief Workshop Participants

2020· article· en· W3012505479 sur OpenAlexaff
Barbara Ann Leteta, Shelley Raffin Bouchal, Bev Berg, Shane Sinclair

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospice and Palliative Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensAlberta Health ServicesBP (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGriefGrounded theoryBurnoutPsychologyFocus groupNursingQualitative researchHealth careMedicinePsychotherapistClinical psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although there is an increased need for delivery of bereavement care, many health care providers in acute care hospital settings feel inadequately prepared to deliver quality grief support, have lack of time, and have inexperience in provision of bereavement care. As a result, although families would like health care providers to offer bereavement support, they are inadequately trained and susceptible to burnout, resulting in families not having their needs met. The purpose of this qualitative study was to uncover the social process occurring in a bereavement education workshop titled "How to Care, What to Say" offered to health care providers. The goal of the workshop was to improve delivery of care for the dying and their family by providing holistic care to the family before, during, and after the death of a loved one. Past grief workshop participants who cared for the bereaved were interviewed, and data were analyzed and synthesized using constructivist grounded theory. Individual interviews and focus group data revealed participants' perceptions, learnings, and potential integration of the workshop into practice. The overarching theory of providing bereavement care that emerged from the data is "a relational process of understanding knowledge, self-awareness, moral responsibilities, and advancing grief competencies of providing holistic grief support."

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Hospice and Palliative NursingMême sujetGrief, Bereavement, and Mental HealthTravaux en français237 207