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Enregistrement W3096243005 · doi:10.1097/njh.0000000000000712

Supporting Interprofessional Engagement in Serious Illness Conversations

2020· article· en· W3096243005 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth Beddard-Huber, Patricia H. Strachan, Susan Brown, Vicki Kennedy, Maria Mia Callo Marles, Sungyou Park, Della Roberts

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospice and Palliative Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensIsland HealthVancouver Coastal HealthFraser HealthProvidence Health CareGolder Associates (Canada)Interior HealthMcMaster UniversityBritish Columbia Centre of Excellence for Women's Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationNursingScope of practiceHealth careScope (computer science)MedicinePalliative carePsychologyMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communication is vital to quality palliative care nursing particularly when caring for someone with a chronic life-limiting illness and their family. Conversations about future decline and preferred care are considered challenging and difficult and are often avoided, resulting in missed opportunities for improving care. To support more, earlier, better conversations, health care organizations in British Columbia, Canada, adopted the Serious Illness Care Program inclusive of the Serious Illness Conversation Guide developed by Ariadne Labs. Workshops for interprofessional team members have been held throughout the province. Nurses and allied health identified the need for more guidance in using the guide in the contexts of their clinical practice. Specifically challenging has been prognosis communication that falls within the scope of practice for each profession. Informed by workshop feedback, an expert team of nurse clinicians and educators tailored an interprofessional clinician reference guide to optimize the guide's use across health care settings. In this article, we present the adaptations focusing on (1) the role of nurses and allied health in serious illness communication, (2) prognosis communication, and (3) a range of role-play scenarios specific to nonphysician practice for serious illness conversations that may arise within the process of 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,312

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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