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Enregistrement W3165813258 · doi:10.1017/s1478951521000614

Description of a training protocol to improve research reproducibility for dignity therapy: an interview-based intervention

2021· article· en· W3165813258 sur OpenAlexaff
Tasha M. Schoppee, Lisa Scarton, Susan Bluck, Yingwei Yao, Gail M. Keenan, George Handzo, Harvey Max Chochinov, George Fitchett, Linda L. Emanuel, Diana J. Wilkie

Notice bibliographique

RevuePalliative & Supportive Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePatient Dignity and Privacy
Établissements canadiensCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Protocol (science)DignityMedical educationPsychologyIntervention (counseling)MedicineComputer scienceNursingAlternative medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dignity Therapy (DT) has been implemented over the past 20 years, but a detailed training protocol is not available to facilitate consistency of its implementation. Consistent training positively impacts intervention reproducibility. OBJECTIVE: The objective of this article is to describe a detailed method for DT therapist training. METHOD: Chochinov's DT training seminars included preparatory reading of the DT textbook, in-person training, and practice interview sessions. Building on this training plan, we added feedback on practice and actual interview sessions, a tracking form to guide the process, a written training manual with an annotated model DT transcript, and quarterly support sessions. Using this training method, 18 DT therapists were trained across 6 sites. RESULTS: The DT experts' verbal and written feedback on the practice and actual sessions encouraged the trainees to provide additional attention to eight components: (1) initial framing (i.e., clarifying and organizing of the patient's own goals for creating the legacy document), (2) verifying the patient's understanding of DT, (3) gathering the patient's biographical information, (4) using probing questions, (5) exploring the patient's story thread, (6) refocusing toward the legacy document creation, (7) inviting the patient's expression of meaningful messages, and (8) general DT processes. Evident from the ongoing individual trainee mentoring was achievement and maintenance of adherence to the DT protocol. DISCUSSION: The DT training protocol is a process to enable consistency in the training process, across waves of trainees, toward the goal of maintaining DT implementation consistency. This training protocol will enable future DT researchers and clinicians to consistently train therapists across various disciplines and locales. Furthermore, we anticipate that this training protocol could be generalizable as a roadmap for implementers of other life review and palliative care interview-based interventions.

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)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,016

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 Opus0,507
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,007 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineReproductibilité
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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