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Enregistrement W3110844357 · doi:10.1093/geroni/igaa057.038

Continuing Education for Gerontological Social Work: Findings From Post-Graduate Advanced Practice Training

2020· article· en· W3110844357 sur OpenAlexaff
Raza Mirza, Alison Kilbourn, Samir K. Sinha, Jessica Hsieh

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of TorontoSinai Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Social workMedical educationPsychologyGerontological nursingLegislationNursingMedicineGerontologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The social work profession aims to help all individuals, families, and communities enhance their overall well-being. While gerontological social workers primarily work with seniors, they are often tasked with addressing the needs of not only their senior client, but the client’s network as well. Social workers are also asked to stay current with respect to new legislation, policy, and systemic changes to help their clients. Thus, gerontological social workers often need to obtain advanced practice education in a number of areas, as related to gerontology. Responding to this gap, the National Initiative for the Care of the Elderly (NICE) and Sinai Health offered a series of innovative advanced practice gerontological social work courses - hybrid online and in-class - to those looking to improve their knowledge and competencies in the following five identified 'high impact' areas: (1) Medical Assistance in Dying (MAiD); (2) cultural competence and LGBTQI2S; (3) mental health; (4) legal issues and aging; (5) dementia. Participants in the courses completed pre- and post-surveys assessing knowledge, attitudes and competencies with the subject matter, with responses helping to improve understanding of how to provide the most appropriate resources for those who care for older adults and how to better shape future education/training programs. Findings suggest that gerontological social workers may benefit from 'tailored refresher courses' that bridge knowledge and practice gaps, that the optimal update time may be every three years, and that clinicians benefit from being trained by interdisciplinary teams, rather than by someone of the same profession.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations0
Publié2020
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