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Enregistrement W3036519042 · doi:10.1177/0825859720935231

Are You Prepared for End-of-Life Care? A Content Review of Canadian End-of-Life Care Standards and Competencies for Saskatchewan

2020· review· en· W3036519042 sur OpenAlexaffabout
Michelle Buness, Roslyn M. Compton, Madeline M. Press, Cindy Peternelj‐Taylor

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensSaskatchewan PolytechnicUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnd-of-life careNursingPreparednessCore competencyThematic analysisHealth careMedicinePalliative carePsychologyMedical educationQualitative researchPolitical scienceSociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The provision of end-of-life care is receiving attention locally, provincially, and nationally in Canada. It is important to ensure that interprofessional standards and competencies are in place to provide quality end-of-life care that meets the needs of patients and their families. The purpose of this content review was to identify core standards and competencies essential to an interprofessional team providing end-of-life care. METHODS: The researchers conducted a review of health professional associations and registration bodies that support professionals providing end-of-life care to identify existing standards and competencies. Key concepts were reviewed and organized using thematic analysis; relationships were developed; and core themes for interprofessional end-of-life care were identified. RESULTS: Four themes essential to the provision of end-of-life care were common across all health professions: (1) access to care, (2) professional practice, (3) person-centered care, and (4) the process and delivery of care. CONCLUSIONS: Health professional associations need to ensure end-of-life care standards and competencies are in place for the provision of appropriate and holistic care. Aligning standards and competencies across professions improves the preparedness of health professionals to provide interprofessional end-of-life care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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