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Enregistrement W3063118673 · doi:10.1093/pch/pxaa068.068

69 Exploring learners’ perspectives of a pediatric palliative care tele-mentoring and education program (project ECHO) in a resource-limited setting

2020· article· en· W3063118673 sur OpenAlexaff
Emily Evans, Megan Doherty, Shokoufeh Modanloo, Jennifer Rowe, Dennis Newhook, Douglas Archibald

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careFocus groupHealth careNursingMedicineMedical educationPsychologyFamily medicinePolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction/Background More than 98% of children who need palliative care live in low- or middle-income countries where access to palliative care is extremely limited. A lack of palliative care education for health care providers has been identified as a significant barrier to improving access to palliative care. Project ECHO (Extension of Community Healthcare Outcomes) is an online tele-mentoring educational platform developed to improve access to specialist care in these underserved areas. From 2018 to 2019, we piloted a one-year Project ECHO program which provided pediatric palliative care training for healthcare professionals mainly within India and surrounding South Asian countries. Objectives The objective of this study was to explore the learning experiences of participants in a Project ECHO on pediatric palliative care in South Asia and explore considerations to improve ECHO to cater to the unique learning needs and challenges for healthcare professionals in resource-limited settings. Design/Methods We implemented a one-year Project ECHO targeting healthcare providers in South Asia, which consisted of 24 bi-weekly 90-minute sessions. Learners who attended at least 20% (5 sessions) were invited to participate in focus groups. Focus groups were designed to explore participants’ experiences and the perceived strengths and weaknesses of the program. Recordings of the focus group sessions were transcribed, coded and independently verified. The codes were then arranged into overarching themes. Results Seventeen individuals from India and Bangladesh participated in four focus groups at the end of ECHO PPC. Following coding and analysis, two major themes and seven sub-themes were identified. The themes included: (1) Benefits of participation in ECHO PPC (creation of a community of practice; opportunity to exchange cultures, ideas and experiences; supportive role of the facilitator and peers; increased relevant knowledge and skills; and access to additional learning resources) and (2) Barriers to participation (difficulties with time and practice schedule management; and language and sociocultural factors). Conclusion Healthcare professionals in resource-limited settings benefit from project ECHO through the creation of a supportive, online learning community of peers where ideas, experiences and learning resources can be shared. Addressing barriers to participation may enhance the learning experience of project ECHO in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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