Effect of end-of-life care education on perceived self-efficacy of the pediatric respiratory therapist
Notice bibliographique
Résumé
Background: End-of-life care (EoLC) is difficult for respiratory therapists (RTs), causing struggles with providing EoLC and grief during and after the death. Objective: The objective of the study was to determine if EoLC education can increase RTs' perception of knowledge of EoLC, respiratory therapy as a valuable EoLC service, comfort providing EoLC, and knowledge of ways to deal with grief. Methods: One hundred and thirty pediatric RTs completed a 1 h EoLC education session. Afterwards, a single-centre descriptive survey was administered to the 60 volunteers out of the 130 attendees. To determine RTs' self-rated change in knowledge of EoLC, perception of respiratory therapy as a valuable EoLC service, comfort with EoLC, and knowledge of ways to cope with grief. Statistical analysis included percent change. Results: Overall, 96% of surveyed RTs agree they had an increase in knowledge, perception of RT services, comfort with providing care, and coping. Only 4% felt that this course had little benefit overall but still perceived value in RT EoLC and increased knowledge of long- and short-term ways to deal with grief. Conclusion: Education on EoLC practices increased pediatric RTs' perception of knowledge, perceived value of respiratory therapy in EoLC, comfort with EoLC, and knowledge of coping resources.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».