Palliative care competencies for geriatricians across Europe: a Delphi consensus study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Integration of palliative care competencies with geriatric medicine is important for quality of care for older people, especially in the last years of their life. Therefore, knowledge and skills about palliative care for older people should be mandatory for geriatricians. The European Geriatric Medicine Society (EuGMS) has launched a postgraduate curriculum for geriatric medicine recently. AIM: Based on this work, the Special Interest Group (SIG) on Palliative care in collaboration with the SIG in Education and Training aimed to develop a set of specific palliative care competencies to be recommended for training at a postgraduate level. METHODS: Competencies were defined using a modified Delphi technique based upon a Likert like rating scale. A template to kick off the first round and including 46 items was developed based on pre-existing competencies developed in Switzerland and Belgium. RESULTS: Three Delphi rounds were necessary to achieve full consensus. Experts came from 12 EU countries. In the first round, the wording of 13 competencies and the content of 10 competencies were modified. We deleted or merged ten competencies, mainly because they were not specific enough. At the end of the 2nd round, one competence was deleted and for three questions the wordings were modified. These modifications had the agreement of the participants during the last round. CONCLUSION: A list of 35 palliative care competencies for geriatricians is now available for implementation in European countries.
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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 | 0,100 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».