S2-2 Supporting the integration of spiritual care as an essential component of palliative care
Notice bibliographique
Résumé
<h3></h3> Spirituality and spiritual care are important components of high-quality palliative care from the time of diagnosis through the end of life (Zumstein-Shaha, Ferrell, & Economou, 2020). Research has shown that nurses play a key role in helping patients identify their spiritual needs and in responding to those needs. Nurses have found that supporting patients in their spiritual beliefs and helping them find meaning in their illness leads to disease acceptance (Zumstein-Shaha, Ferrell, & Economou, 2020). Thus, it is important for nurses to feel prepared to participate in spiritual care and for spirituality to be integrated into palliative care delivery for all members of the healthcare team. This session will describe a project that supports the integration of spiritual care as a component of quality palliative care through the lifespan. The project is the End-of-Life Nursing Education Consortium (ELNEC), which is a national and international education initiative to improve palliative care that provides education to nurses, advanced practice nurses, and other professionals in a train-the-trainer model so they can teach this essential information to nursing students, practicing nurses, advanced practice nurses, and other healthcare professionals at their own institutions. ELNEC was started in 2000 and over 1.4 million nurses and other healthcare professionals, representing all 50 US states, plus 101 international countries have completed a national or international ELNEC train-the-trainer course since that time. (www.aacnnursing.org/ELNEC) Spirituality is a component of the ELNEC curriculum and will be used as an example of how to promote spiritual care as an obligation for all disciplines. This session will highlight the importance of integrating spiritual care as an essential component of palliative care and will provide an example of how a nursing education model includes this type of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».