MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3090754721 · doi:10.1177/0840470420960162

Pups Assisting Wellness for Staff (P.A.W.S.): Evaluating the impact of canine-assisted interventions on critical care staff wellness

2020· article· en· W3090754721 sur OpenAlexafffund
Natasha Caton, Kerry Campbell, Tammy Brumwell, Megan E. Pratt, Lisa Stewart, Eliza Mi Ling Wong, Teresa Zurberg

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesVancouver Coastal Health Research Institute
Mots-clésPsychological interventionOperationalizationMedicineNursingMultidisciplinary approachAcute careStressorMultidisciplinary teamPsychologyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute care settings can expose staff to job-related stressors. Pups Assisting Wellness for Staff (P.A.W.S.) has been designed as an innovative approach to support acute care staff in the emergency department and intensive care unit. Initially, P.A.W.S. was implemented as a Comfort Dog Pilot and then expanded into a Therapy Dog Model. The Therapy Dog Model incorporated learnings from the Comfort Dog Pilot to evaluate the impact of the following: more dogs, using certified therapy dogs, and visiting at different times of the day. Results throughout the project demonstrated a positive impact on staff morale, staff stress, overall and staff satisfaction, and a strong desire for the project to continue. As a result and with a collaborative effort between a multidisciplinary team, P.A.W.S. has now been operationalized as a permanent program to support staff in acute 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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,784

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,365 · 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'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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcare Management ForumMême sujetHuman-Animal Interaction StudiesTravaux en français237 207