Implementing a Novel Interprofessional Caregiver Support Clinic: A Palliative Medicine and Social Work Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High levels of burden and, in more severe instances, burnout represents a significant issue for caregivers of patients with advanced cancer. Early identification and management of caregiver distress and cultivating caregiver resiliency are seldom considered elements of routine care. AIM: To leverage the complementary expertise of palliative medicine and social work using an integrated model of care to assess and manage caregiver needs. METHODS: This quality improvement initiative involved the design and implementation of a novel and collaborative Caregiver Support Clinic (CSC), providing joint palliative medicine-social work encounters to caregivers of patients with advanced cancer. RESULTS: Caregivers felt the CSC provided a forum to discuss and review relevant, but previously neglected, care elements. The concerted collaborative efforts demonstrated by clinicians were found to be reassuring and comforting. Clinicians felt CSC visits prevented duplicative information gathering processes, enabled the ability to efficiently arrive at recommendations and both ensured continuity with, and avoided fragmentation of, care. CONCLUSIONS: By addressing the needs of caregivers through a dyadic, joint encounter, fragmentation and duplication in care can be reduced and both integrated and coordinated management can be efficiently provided. Caregiver and clinician experiences confirm this model of care for caregivers is likely to be beneficial and feasible.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».