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Enregistrement W3104595899 · doi:10.1080/09699260.2020.1841875

Implementation of an educational intervention pilot for residents on acute care general internal medicine wards around the ‘comfort measures strategy’ for end of life care

2020· article· en· W3104595899 sur OpenAlexaff
Lesia Wynnychuk, Damanjot Otal, Heather Davidson, Aakriti Pyakurel, Kalli Stilos

Notice bibliographique

RevueProgress in Palliative Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensWestern UniversitySunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careIntervention (counseling)End-of-life careScale (ratio)Randomized controlled trialSelf-efficacyNursingFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This multi-component educational intervention was aimed at General Internal Medicine residents’ perceived self-efficacy in providing end of life care. This study also measured the uptake of the Comfort Measures Order Set. Methods This non-randomized study was conducted over nine 4-week rotations on one General Internal Medicine ward. The intervention consisted of: 1) a didactic module, 2) presence of the Palliative Care Consult Team at General Internal Medicine rounds and, 3) provision of end of life care educational materials. Twenty learners completed a pre/post Self-Efficacy in Palliative Care Scale. Data/Results Data revealed improved self-efficacy ratings on the overall scale, and on all three subscales of the Self-Efficacy in Palliative Care Scale. The Comfort Measures Order Set was implemented in 62% of patient deaths in the intervention group, and 51% of patient deaths in the control group, demonstrating no statistical difference between these groups. Conclusion The uptake of the order set in both the intervention and control groups demonstrated utility in providing a clinical framework for delivering end of life care and highlighted the need for on-going education and enhancement of clinicians' self-efficacy in 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)0,000
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 enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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