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Enregistrement W4285891506 · doi:10.1186/s12904-022-01021-3

How compassionate communities are implemented and evaluated in practice: a scoping review

2022· review· en· W4285891506 sur OpenAlexafffund
Katia Dumont, Isabelle Marcoux, Émilie Warren, Farah Alem, Bea Alvar, Gwenvaël Ballu, Anitra Bostock, S. Robin Cohen, Serge Daneault, Véronique Dubé, Janie Houle, Asma Minyaoui, Ghislaine Rouly, Dale Weil, Allan Kellehear, Antoine Boivin

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMcGill UniversityJewish General HospitalUniversity of OttawaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFondation Jean-Louis LévesqueMcGill University
Mots-clésPalliative careContext (archaeology)NursingStakeholderHealth promotionMedicinePublic relationsHealth careMedical educationPsychologyPublic healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Compassionate communities are rooted in a health promotion approach to palliative care, aiming to support solidarity among community members at the end of life. Hundreds of compassionate communities have been developed internationally in recent years. However, it remains unknown how their implementation on the ground aligns with core strategies of health promotion. The aim of this review is to describe the practical implementation and evaluation of compassionate communities. METHODS: We undertook a scoping review of the empirical peer-reviewed literature on compassionate communities. Bibliographic searches in five databases were developed with information specialists. We included studies in English describing health promotion activities applied to end-of-life and palliative care. Qualitative analysis used inductive and deductive strategies based on existing frameworks for categorization of health promotion activities, barriers and facilitators for implementation and evaluation measures. A participatory research approach with community partners was used to design the review and interpret its findings. RESULTS: Sixty-three articles were included for analysis. 74.6% were published after 2011. Health services organizations and providers are most often engaged as compassionate community leaders, with community members mainly engaged as target users. Adaptation to local culture and social context is the most frequently reported barrier for implementation, with support and external factors mostly reported as facilitators. Early stages of compassionate community development are rarely reported in the literature (stakeholder mobilization, needs assessment, priority-setting). Health promotion strategies tend to focus on the development of personal skills, mainly through the use of education and awareness programs. Few activities focused on strengthening community action and building healthy public policies. Evaluation was reported in 30% of articles, 88% of evaluation being analyzed at the individual level, as opposed to community processes and outcomes. CONCLUSIONS: The empirical literature on compassionate communities demonstrates a wide variety of health promotion practices. Much international experience has been developed in education and awareness programs on death and dying. Health promotion strategies based on community strengthening and policies need to be consolidated. Future research should pay attention to community-led initiatives and evaluations that may not be currently reported in the peer-review literature.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,231
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,231
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0240,022
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,520
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,050 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations60
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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