S2-1 Keynote lecture: developing educational and clinical models in interprofessional spiritual care: an essential component of palliative care
Notice bibliographique
Résumé
<h3></h3> This session will describe pivotal efforts that have led to models and national and global guidelines for interprofessional spiritual care led by the George Washington University’s Institute for Spirituality and Health (GWish). The first is developing innovative curricula in spirituality and health for medical schools in the United States, resulting in National Consensus-based competencies for spirituality and health curricula to better prepare them to provide spiritual care. From this work, an innovative professional development educational program called GWish Reflection Rounds (GRR), was developed as part of professional development of medical students to help them reflect on their relationships with patients and how that impacts their awareness of their own call to serve others who suffer. The second major efforts have been in developing global consensus-based models and guidelines for interprofessional spiritual care. These consensus conferences defined spirituality broadly as a search for meaning, purpose and transcendence, and a connection to the significant or sacred, and provided recommendations for the field of palliative care. These guidelines are based on a generalist-specialist model of care where all clinicians who care for patients with serious and chronic illness are the generalists and the spiritual care professionals are the experts. These guidelines in part contributed to the spiritual domain of the WHA resolution on palliative care and served as the basis of a new initiative called ISPEC—Interprofessional Spiritual Care Education Curriculum, a national and international project to provide spiritual care education to clinicians in partnership with spiritual care professionals. Finally, this session will review current global efforts in collaboration with chaplaincy organizations and health systems to prioritize spiritual 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 ».