Co-Designing Caregiver-Centered Care: Training the Health Workforce to Support Family Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 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’ wellbeing, is to educate the health workforce in a meaningful manner based on evidence. We validated Caregiver-Centered Care Core Competencies required to address the gap between what FCGs report they need and preparation of healthcare providers to meet those needs. This competency-based education will prepare healthcare providers to effectively identify, engage, assess, and support FCGs, and address the inconsistent system of supports for FCGs. We co-designed our Caregiver Centered Care Education using effective practices for dementia education for health workforce and co-design. We engaged over 60 multi-level, interdisciplinary stakeholders with expertise in health workforce education, frontline healthcare, dementia care, health policy, and family caregiving. We ensured that we included FCGs of people living with dementia. The teaching/learning resources include competency-aligned educational modules, multimedia resources, and facilitators guide. As the hallmark of effective education is content relevant to learners’ needs and contexts, our education is designed flexibly, to be tailored to settings and learners. We are pilot testing the Caregiver-Centered Care Education, for acceptability and effectiveness, in five contexts: primary care, acute care, homecare, supportive living, and long-term care. Our education will support Caregiver-Centered Care in all settings providing dementia-related care. Health workforce support will be essential to maintain FCG wellbeing and sustain family caregiving.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».