Children’s palliative care education and training: developing an education standard framework and audit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The need to align the range of guidance and competencies concerning children's palliative care and develop an education framework have been recommended by a UK All-Party Parliament Group and others. In response to these recommendations the need for a revised children's palliative care competency framework was recognized. A Children's Palliative Care Education and Training Action Group, comprising champions in the field, was formed across UK and Ireland in 2019 to take this work forward. Their aim was to agree core principles of practice in order to standardize children's palliative care education and training. METHODS: Over four meetings the Action Group reviewed sources of evidence and guidance including palliative care competency documents and UK and Ireland quality and qualification frameworks. Expected levels of developing knowledge and skills were then agreed and identified competencies mapped to each level. The mapping process led to the development of learning outcomes, local indicative programme content and assessment exemplars. RESULTS: Four sections depicting developing levels of knowledge and skills were identified: Public Health, Universal, Core, Specialist. Each level has four learning outcomes: Communicating effectively, Working with others in and across various settings, Identifying and managing symptoms, Sustaining self-care and supporting the well-being of others. An audit tool template was developed to facilitate quality assurance of programme delivery. The framework and audit tool repository is on the International Children's Palliative Care Network website for ease of international access. CONCLUSIONS: The framework has received interest at UK, Ireland and International launches. While there are education programmes in children's palliative care this is the first international attempt to coordinate education, to address lay carer education and to include public health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».