Building organizational compassion among teams delivering end-of-life care in the intensive care unit: The 3 Wishes Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 3 Wishes Project is a semistructured program that improves the quality of care for patients dying in the intensive care unit by eliciting and implementing wishes. This simple intervention honors the legacy of patients and eases family grief, forging human connections between family members and clinicians. AIM: To examine how the 3 Wishes Project enables collective patterns of compassion between patients, families, clinicians, and managerial leaders in the intensive care unit. DESIGN: Using a qualitative descriptive approach, interviews and focus groups were used to collect data from family members of dying patients, clinicians, and institutional leaders. Unconstrained directed qualitative content analysis was performed using Organizational Compassion as the analytic framework. SETTING/PARTICIPANTS: Four North American intensive care units, participants were 74 family members of dying patients, 72 frontline clinicians, and 20 managerial leaders. RESULTS: The policies and processes of the 3 Wishes Project exemplify organizational compassion by supporting individuals in the intensive care unit to collectively notice, feel, and respond to suffering. As an intervention that enables and empowers clinicians to engage in acts of kindness to enhance end-of-life care, the 3 Wishes Project is particularly well situated to encourage collective responses to suffering and promote compassion between patients, family members, and clinicians. CONCLUSIONS: Examining the 3 Wishes Project through the lens of organizational compassion reveals the potential of this program to cultivate the capacity for people to collectively notice, feel, and respond to suffering. Our data document multidirectional demonstrations of compassion between clinicians and family members, forging the type of human connections that may foster resilience.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».