Person-Centered Care for Family Caregivers: Co-Designing an Education Program for the Healthcare Workforce
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Research recommends the healthcare workforce receive competency-based education to support family-caregivers [FCGs}. typically, education has been directed at FCG’s to increase their care skills rather that at healthcare providers to provide person-centered care to FCGs. Objectives: We present the co-design process used to create a competency-based education program for the healthcare workforce that ensures a person-centered focus on FCGs and introduce our Health Workforce Caregiver-Centered Care Education. Approach: Co-design is the act of creating with stakeholders to ensure useable results that meet stakeholder’s needs. We began by coining the concept “caregiver-centered care,” defined as a collaborative working relationship between families and healthcare providers aimed at supporting FCGs in their caregiving role, decisions about care management, and advocacy. From this definition we co-designed, then validated the Caregiver-Centered Care Competency Framework in a Delphi Process. Stakeholders (n= 101) including FCGs, providers, policy makers, community organizations, researchers, and educational designers then used effective practices for health workforce education to co-design the ‘foundational’ level of a Caregiver Centered Care education. Results: Teaching and learning resources include six competency-aligned educational modules with videos and interactive exercises that encourage reflection. With the COVID-19 pandemic, we moved the education online (caregivercare.ca). In the first four months online, 815healthcare providers completed the education. We continue to use mixed methods to evaluate the Caregiver-Centered Care Education, for acceptability and effectiveness, in five care contexts (primary, acute, home, supportive living, long-term care). Conclusion: We expect that our education will support caregiver-centered care in all healthcare settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».