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Enregistrement W4312104554 · doi:10.1093/geroni/igac059.210

STEPS TOWARD RAISE: CO-DESIGN OF COMPETENCY-BASED EDUCATION TO ENGAGE FAMILY CAREGIVERS AS PARTNERS

2022· article· en· W4312104554 sur OpenAlexaff
Jasneet Parmar, Sharon Anderson, Wendy Duggleby, Michelle Lobchuk, Elisabeth Drance, Tanya L’Heureux, Johnna Lowther, Kim Crowder

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careKnowledge managementProcess (computing)StakeholderPsychologyNursingMedical educationPublic relationsMedicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Meeting the needs of a growing population of older people living with complex conditions is highly dependent on healthcare providers partnering with family caregivers (FCGs). FCGs provide 90% of the care yet are marginalized within healthcare systems. Educating healthcare providers to support FCGs is a necessary step towards addressing the inconsistent system of supports for diverse FCGs throughout variable care trajectories. Current research suggests that co-design benefits stakeholders, produces superior outcomes, and facilitates moving knowledge efficiently into healthcare practices. Currently, moving best practices into healthcare is a time-consuming process (10-17 years). This presentation will discuss a feasible three-phase co-design process that included 120 multilevel interdisciplinary stakeholders including FCGs, educators, researchers, not-for-profit and healthcare providers/leaders, educational designers, and policy influencers/makers: 1) Developing relationships and insights; 2) Translating insights into education design; and 3) Planning the implementation, spread, and scale-up. The research tools used included literature reviews, qualitative and survey research on specific topics, consultations (symposia, modified Delphi process, co-design meetings), and mixed methods evaluation. Three modules, Foundational, COVID-19, and Advanced have been developed. Learners report high satisfaction, relevance, and significant knowledge gains upon completion. This successful education co-design required three critical elements: 1) an engaged co-design team led by people knowledgeable about healthcare and FCGs; 2) team access to collaborators/staff with the appropriate theoretical, research, and facilitation skills; and 3) an educational design team to bring stakeholders’ ideas to life. Leveraging stakeholders’ insights are a critical step towards the RAISE act goal of educating healthcare providers to include FCGs as partners-in-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 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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,395 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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