Decision‐making capacity assessment education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: As the elderly population and associated number of persons with dementia increase, so does the need for decision-making capacity assessments (DMCAs). Many healthcare professionals (HCPs), however, do not feel prepared to conduct DMCAs. We have provided 4-h DMCA workshops to HCPs since 2006 and offered physicians either a 3-h or 2-day DMCA workshop from 2013 to present. We evaluated the effectiveness of the workshops on self-reported key concepts of capacity. DESIGN: Pre-/post-test design. SETTING: DMCA workshops for physicians across Canada and HCPs within Alberta. PARTICIPANTS: Two hundred and eighty-one physicians and 835 HCPs. MEASUREMENTS: Pre-/post-workshop ratings on level of comfort with and understanding of 15 core DMCA concepts using 4-point Likert-type items. RESULTS: For the DMCA workshops among physicians, ten 3-h workshops were held in 2014-2015 with 166 participants and seven 2-day workshops, between 2014 and 2018, with 115 participants. With respect to the self-report on core DMCA concepts, at least 62.7% (range: 62.7%-89.6%) of physician participants had higher post-workshop ratings (sign test; p < 0.001) than pre-workshop ratings for all core DMCA concepts. For the DMCA workshops among HCPs, 4-h workshops were delivered to 835 HCP participants from 2008 to 2012. At least 49.6% of participants (range: 49.6%-78.9%) had increased post-workshop ratings (sign test; p < 0.001) for all level of comfort items with and understanding of core DMCA concepts. CONCLUSION: There is a need for DMCA training for physicians and HCPs. The content and method of the workshops are effective at enhancing self-reported level of comfort with and understanding of core DMCA concepts.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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 ».