Kenyan palliative care providers’ and leaders’ perceptions of palliative care research needs and support to facilitate rigorous research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Palliative care (PC) can reduce symptom distress and improve quality of life for patients and their families experiencing life-threatening illness. While the need for PC in Kenya is high, PC service delivery and research is limited. Qualitative research is needed to explore potential areas for PC research and support needed to enable that research. This insight is critical for informing a national PC research agenda and mobilizing limited resources for conducting rigorous PC research in Kenya. Objectives: To explore perceptions of priority areas for PC research and support needed to facilitate rigorous research from the perspective of Kenyan PC providers and leaders. Methods: Focus groups (FGs) were conducted in November and December of 2018 using a semi-structured interview guide. FGs were audio-recorded, transcribed, and analyzed using a thematic content analysis approach. Results: Three FGs were conducted (n=22 participants). Eleven themes related to PC research emerged, including research on: 1) beliefs about death, disease, and treatment to inform PC; 2) awareness about PC, 3) integration of PC within the health system; 4) understanding caregiver experiences and needs; 5) community health volunteers (CHVs) and volunteer programs; 6) evaluation of costs and benefits of PC; 7) use of complementary and alternative medicine (CAM) in PC; 8) use of advanced diagnostics and extensive treatment in incurable disease; 9) other suggestions for research, 10) populations for whom PC research is needed; and 11) resources for enabling research. Conclusions: Kenyan PC providers and leaders identified key areas requiring increased scientific inquiry and critical resources needed to enable this research. These findings can help to focus future PC research in Kenya and encourage funding agencies to prioritize the issues identified.
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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 | 0,120 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».