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Enregistrement W3115386150 · doi:10.1093/geroni/igaa057.050

Caregiver-Centered Care Health Workforce Competencies: Developing Consistent Support for Family Caregivers

2020· article· en· W3115386150 sur OpenAlexaff
Jasneet Parmar, Sharon Anderson, Lisa Poole, Wendy Duggleby, Jayna Holyroyd-Leduc, Suzette Brémault‐Phillips, Pollard Cheryl, Anwar Ul Haq

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensCovenant HealthMacEwan UniversityUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceDelphi methodFamily caregiversHealth careWorkforce developmentNursingPsychologyDementiaCurriculumMedical educationMedicinePolitical scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Family caregivers [FCGs] are the backbone of the health system. They provide over 80% of the care for people with dementia, chronic illnesses and impairments. Despite evidence of their contributions and consequences of caregiving, support for FCGs has not been a health system priority. Education to prepare health providers to effectively identify, engage, assess, and support FCGs throughout the care trajectory is an innovative approach in addressing inconsistent system of supports for FCGs. We report on development and validation of the Caregiver-Centered Care Competency Framework to help with curricular design and subsequent evaluation of effectiveness of care providers working within healthcare settings to engage and support FCGs. We used a three round modified Delphi approach. An expert panel of 42 international, national, and provincial stakeholders agreed to participate. In the first 2 rounds, multi-level, interdisciplinary participants, rated the indicators in terms of importance and relevance. In the 3rd round consensus meeting, participants validated the six competency domains, including indicators in small group sessions. Thirty-four experts (81%) participated in the round 1, 36 (85.7%) in round 2, and 42 people (100%) in round 3. There was stable consensus across all three rounds, 96.07% of participants rated the indicators as essential or important (Round 1, 95.81%; Round 2, 94.15; Round 3, 98.23%). FCG research has been primarily focussed on educating FCGs to provide care. These competencies will shape the design of educational curricula and interdisciplinary training programs aimed at supporting the health and social care workforce to provide caregiver-centered 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 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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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