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Enregistrement W4313559692 · doi:10.1186/s12904-022-01124-x

Increasing palliative care capacity in primary care: study protocol of a cluster randomized controlled trial of the CAPACITI training program

2023· article· en· W4313559692 sur OpenAlexafffundabout
Hsien Seow, Daryl Bainbridge, Samantha Winemaker, Kelli Stajduhar, Gregory R. Pond, Katherine Kortes-Miller, Denise Marshall, Frances Kilbertus, Jeff Myers, Leah Steinberg, Nadia Incardona, Oren Levine, José Pereira

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensLakehead UniversityNOSM UniversityUniversity of VictoriaUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPalliative careOperationalizationMedicineNursingBest practiceMedical educationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary care providers play a critical role in providing early palliative care to their patients. Despite the availability of clinical education on best practices in palliative care, primary care providers often lack practical guidance to help them operationalize this approach in practice. CAPACITI is a virtual training program aimed at providing practical tips, strategies, and action plans to provide an early palliative approach to care. The entire program consists of 12 sessions (1 h each), divided evenly across three modules: (1) Identify and Assess; (2) Enhance Communication Skills; (3) Coordinate for Ongoing Care. We report the protocol for our planned evaluation of CAPACITI on its effectiveness in helping primary care providers increase their identification of patients requiring a palliative approach to care and to strengthen other core competencies. METHODS: A cluster randomized controlled trial evaluating two modes of CAPACITI program delivery: 1) self-directed learning, consisting of online access to program materials; and 2) facilitated learning, which also includes live webinars where the online materials are presented and discussed. The primary outcomes are 1) percent of patients identified as requiring palliative care (PC), 2) timing of first initiation of PC, and self-reported PC competency (EPCS tool). Secondary outcomes include self-reported confidence in PC, practice change, and team collaboration (AITCS-II tool), as well as qualitative interviews. Covariates that will be examined are readiness for change (ORCA tool), learning preference, and team size. Primary care teams representing interdisciplinary providers, including physicians, nurse practitioners, registered nurses, care coordinators, and allied health professionals will be recruited from across Canada. The completion of all three modules is expected to take participating teams a total of six months. DISCUSSION: CAPACITI is a national trial aimed at behavior change in primary care providers. This research will help inform future palliative care educational initiatives for generalist health care providers. Specifically, our findings will examine the effectiveness of the two models of education delivery and the participant experience associated with each modality. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05120154.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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