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Enregistrement W3145481528 · doi:10.1097/njh.0000000000000760

Simulated Learning Experience in Advance Care Planning Conversations

2021· article· en· W3145481528 sur OpenAlexaff
Brandy Ellis, Sheryl Winn, Deborah MacMillan, Kelly A. Bouthillet, Cynthia Vorpahl Purcell

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospice and Palliative Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensGeorgian College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvance care planningConversationAutonomyNursingPalliative careMedicineFidelityPsychologyProtocol (science)Confidence intervalSimulated patientFamily medicineMedical educationAlternative medicineComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Centers for Disease Control and Prevention reports that one-third of all Americans have not done any advance care planning, which is essential for maintaining autonomy when people are no longer able to communicate wishes directly at the end of life. The Institute of Medicine reports that providers have limited training in communication techniques and low confidence in holding advance care planning conversations. Forty-four family nurse practitioner students received classroom communication training using evidence-based end-of-life nursing education consortium materials and role-play opportunities. One month later, students participated in a palliative care simulation experience in a high-fidelity simulated medical office environment with standardized patient. The family practice nurse practitioner students were required to communicate bad news of a poor diagnosis to a family member and begin the advance care planning conversation using the SPIKES protocol. Findings include a significant increase in postintervention advance care planning communication knowledge scores and self-confidence in holding these conversations (mean, 30.55 [SD, 2.992]; 95% confidence interval, 29.64-31.46; median, 31; range, 11-35) and satisfaction with the learning experience (mean, 18.14 [SD, 2.11]; 95% confidence interval, 17.50-18.78; median, 19; with range between 13 and 20).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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