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Enregistrement W3112731430 · doi:10.1002/alz.043043

Co‐designing caregiver‐centered care health workforce competencies and training: Making the leap to support family caregivers of people living with dementia

2020· article· en· W3112731430 sur OpenAlexaff
Jasneet Parmar, Lisa Poole, Sharon Anderson, Wendy Duggleby, Jayna Holroyd‐Leduc, Suzette Brémault‐Phillips, Cheryl Pollard, Lesley Charles, Anwar Ul Haq

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensMacEwan UniversityCovenant HealthToronto Dementia Research AllianceUniversity of CalgaryBaycrest HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceDementiaFamily caregiversNursingHealth careWorkforce developmentCaregiver stressPsychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Family caregivers [FCGs] provide over 80% of the care for people with dementia, chronic illness and impairments. Despite evidence of their contributions and consequences of caregiving, support for FCGs has not been a health system priority. Our innovative solution to reduce caregiver distress and support caregivers to maintain their wellbeing is to educate the health workforce to identify, engage, and support family caregivers throughout the care trajectory. Education to prepare health providers to effectively identify, engage, assess, and support all FCGs is innovative approach to addressing inconsistent system of supports for FCGs. Objective: We will present the co‐design process and introduce our Health Workforce Caregiver‐Centered Care Education focused on dementia. To ensure a specific person‐centered focus on family caregivers, we created the term “caregiver‐centered care” defined as a collaborative working relationship between families and healthcare providers in supporting family caregivers in their caregiving role, decisions about services, care management, and advocacy. Project Description: We designed our Caregiver Centered Care Education using effective practices for dementia education for the health workforce. The Caregiver Centered Care Competency Framework validated in March, 2019 underpins the design and evaluation. Methods We engaged over 100 multi‐level, interdisciplinary stakeholders familiar with dementia care from diverse settings. We ensured that we included FCGs of people living with dementia, to co‐design Caregiver Centered Care Education for the Health Workforce. Results We co‐designed dementia focused competency‐based education modules aligned with the previously validated Caregiver‐Centered Competencies for the health workforce. The teaching and learning resources include competency‐aligned educational modules, multimedia resources, and facilitators guide that are designed flexibly, to be tailored to settings and learners. Discussion: The hallmark of effective education is content relevant to learners’ needs and contexts. We will pilot test the Caregiver‐Centered Care Education, for acceptability and effectiveness, in five contexts: primary care, acute care homecare, supportive living, and long‐term care. Conclusion Our education will support caregiver‐centered care in all settings providing dementia‐related care. Health workforce support will be essential to maintaining FCG wellbeing and sustaining the family caregiving that reduces health system costs.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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