Scaling out a palliative compassionate community innovation: Nav-CARE
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is an urgent need for community-based interventions that can be scaled up to meet the growing demand for palliative care. The purpose of this study was to scale out a volunteer navigation intervention called Nav-CARE by replicating the program in multiple contexts and evaluating feasibility, acceptability, sustainability, and impact. Methods: This was a scale-out implementation and mixed-method evaluation study. Nav-CARE was implemented in 12 hospice and 3 nonhospice community-based organizations spanning five provinces in Canada. Volunteers visited clients in the home approximately every 2 weeks for 1 year with some modifications required by the COVID-19 public health restrictions. Qualitative evaluation data were collected from key informants ( n = 26), clients/family caregivers ( n = 57), and volunteers ( n = 86) using semistructured interviews. Quantitative evaluation data included volunteer self-efficacy, satisfaction, and quality of life, and client engagement and quality of life. Findings: Successful implementation was influenced by organizational capacity, stable and engaged leadership, a targeted client population, and skillful messaging. Recruitment of clients was the most significant barrier to implementation. Clients reported statistically significant improvements in feeling they had someone to turn to, knowing the services available to help them in their community, being involved in things that were important to them, and having confidence in taking care of their illness. Improvements in clients’ quality of life were reported in the qualitative data, although no statistically significant gains were reported on the quality of life measure. Volunteers reported good self-efficacy and satisfaction in their role. Conclusion: The feasibility, acceptability, and sustainability of the program were largely dependent on strong intraorganizational leadership. Volunteers reported that their involvement in Nav-CARE enabled them to engage in ongoing learning and have a meaningful and relational role with clients. Clients and families described the positive impact of a volunteer on their engagement and quality of life.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».