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Enregistrement W4200536807 · doi:10.1016/j.jpainsymman.2021.11.017

Education in Palliative and End-of-Life Care-Pediatrics: Curriculum Use and Dissemination

2021· article· en· W4200536807 sur OpenAlexaff
Andrea Postier, Joanne Wolfe, Joshua Hauser, Stacy S. Remke, Justin N. Baker, Alison K. Kolste, Verónica Dussel, Mercedes Bernadá, Kimberley Widger, Adam Rapoport, Ross Drake, Poh Heng Chong, Stefan J. Friedrichsdorf

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain and Symptom Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedicinePalliative careMedical educationNursingFamily medicinePediatricsPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: The majority of seriously ill children do not have access to specialist pediatric palliative care (PPC) services nor to clinicians trained in primary PPC. The Education in Palliative and End-of-Life Care (EPEC)-Pediatrics curriculum and dissemination project was created in 2011 in response to this widespread education and training need. Since its implementation, EPEC-Pediatrics has evolved and has been disseminated worldwide. OBJECTIVES: Assessment of past EPEC-Pediatrics participants' ("Trainers") self-reported PPC knowledge, attitudes, and skills; use of the curriculum in teaching; and feedback about the program's utility and future direction. METHODS: From 2011 to 2019 survey of EPEC-Pediatrics past conference participants, using descriptive and content analyses. RESULTS: About 172 of 786 (22% response rate) EPEC-Pediatrics past participants from 59 countries across six continents completed the survey. Trainers, including Master Facilitators (MFs), used the curriculum mostly to teach interdisciplinary clinicians and reported improvement in teaching ability as well as in attitude, knowledge, and skills (AKS) in two core domains of PPC: communication and pain and symptom management. The most frequently taught modules were about multimodal management of distressing symptoms. Trainers suggested adding new content to the current curriculum and further expansion in low-medium income countries. Most (71%) reported improvements in the clinical care of children with serious illnesses at their own institutions. CONCLUSION: EPEC-Pediatrics is a successful curriculum and dissemination project that improves participants' self-reported teaching skills and AKS's in many PPC core domains. Participating clinicians not only taught and disseminated the curriculum content, they also reported improvement in the clinical care of children with serious illness.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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