A Continuing Educational Program Supporting Health Professionals to Manage Grief and Loss
Notice bibliographique
Résumé
Health professionals working in oncology face the challenge of a stressful work environment along with impacts of providing care to those suffering from a life-threatening illness and encountering high levels of patient loss. Longitudinal exposure to loss and suffering can lead to grief, which over time can lead to the development of compassion fatigue (CF). Prevalence rates of CF are significant, yet health professionals have little knowledge on the topic. A six-week continuing education program aimed to provide information on CF and support in managing grief and loss and consisted of virtual sessions, case-based learning, and an online community of practice. Content included personal, health system, and team-related risk factors; protective variables associated with CF; grief models; and strategies to help manage grief and loss and to mitigate against CF. Participants also developed personal plans. Pre- and post-course evaluations assessed confidence, knowledge, and overall satisfaction. A total of 189 health professionals completed the program (90% nurses). Reported patient loss was high (58.8% > 10 deaths annually; 12.2% > 50). Improvements in confidence and knowledge across several domains (p < 0.05) related to managing grief and loss were observed, including use of grief assessment tools, risk factors for CF, and strategies to mitigate against CF. Satisfaction level post-program was high. An educational program aiming to improve knowledge of CF and management of grief and loss demonstrated benefit.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».