Learning from reflective journaling; the experience of navigators in assisting patients access to health and social resources in the community
Notice bibliographique
Résumé
We developed and implemented a person-centered navigation model integrated in primary care where patients were referred to the Access to Resources in the Community (ARC) study by their primary care provider (PCP). The purpose of this paper is to explore the lay navigators’ learning experience as reflected in their journals and present implications for education and health promotion practice. Sixty-six journal entries from two navigators were analysed. To code the data, we used a newly developed framework based upon the theory-informed lay navigator training programme. Five unique themes were identified: 1) Gaining and Building Trust, 2) Developing Empathy, 3) Experiencing Hope and Optimism, 4) Feeling Helplessness and 5) Celebrating Gains and Successes. The five themes identified paint a sequential picture of the journey of leading individuals from primary care to health and social community resources. This innovative approach has expanded our understanding of how navigators learn in practice, more specifically how they learn from patients and how they develop knowledge and skills in person-centered care. Incorporating reflective journaling as a regular practice provides situational awareness and leads to enhanced learning. Practising person-centered care also develops when a trusting and empathetic relationship is established.
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 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 | 0,016 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».