MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224307914 · doi:10.1177/14713012221080252

Expanding the conversation: A Person-centred Communication Enhancement Model

2022· review· en· W4224307914 sur OpenAlexaff
Deanne J O’Rourke, Michelle Lobchuk, Genevieve Thompson, Christina Lengyel

Notice bibliographique

RevueDementia · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationDementiaRealmContext (archaeology)Health carePsychologyNursingPublic relationsService providerService (business)MedicineBusinessCommunicationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intricacy and impact of human communication has long captured the attention of philosophers, scholars and practitioners. Within the realm of care and service provision, efforts to maximize outcomes through optimal person-provider communication have drawn research and clinical focus to this area for several decades. With the dawning of the person-centred care movement within healthcare, and in particular long-term care home and dementia care settings, improvement in care providers' use of person-centred communication strategies and enhancement of relationships between residents, their families and care providers are desired outcomes. Thus, several person-centred care and communication theoretical perspectives have been employed to ground study in this field. However, a comprehensive theoretical position to underpin person-centred communication in dementia and older adult research does not exist to our knowledge. To offer expansion to the theoretical work in this emerging field, a Person-Centred Communication Enhancement Model for long-term care and dementia care is proposed, as well as rationale for its development. This discussion will also provide an overview and critique of the extant philosophies, theories, frameworks and models that have been utilized in the study of person-centred communication within the context of long-term care and dementia care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,545
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,070 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDementiaMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207