Stepping towards integrated supports for family caregivers of people living with dementia: Engaging multi‐level interdisciplinary stakeholders in co‐design of competency‐based education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Remaining home as long as possible or aging in place in their community home, particularly for those living with dementia, is highly dependent on family caregivers (FCGs) and health providers partnering with FCGs..[1] FCGs provide 90% of the care yet are marginalized within healthcare systems. Educating healthcare providers to support FCGs is a step towards addressing the inconsistent system of supports for diverse FCGs throughout variable trajectories.[2 3] Involving multilevel stakeholders in the educational co‐design process can help ensure the education is relevant for the healthcare providers who interact with FCGs.[4 5] Currently, moving best practices into healthcare is a time‐consuming process (10 to 17 years).[6 7] However, co‐design facilitates moving knowledge into practice more quickly. Objectives 1) Detail the co‐design processes and tools used to develop competency‐based Caregiver‐Centered Care Education for the health workforce. 2) Report on the key elements associated with successful co‐design. Method 106 multi‐level interdisciplinary stakeholders including FCGs, educators, researchers, healthcare providers and leaders, educational designers, not‐for‐profit leaders, policy influencers, and policymakers were involved in three co‐design phases: 1) Developing relationships and insights; 2) Translating insights into education design; and 3) Planning the implementation, spread, and scale‐up of the Modules. The research tools used in each of these phases included literature reviews, qualitative and survey research on specific topics, consultations (symposia, modified Delphi process, meetings), and mixed methods evaluation. Result Co‐design facilitated translation of best practices of Caregiver‐Centered Care into successful competency‐based training for the health workforce. Modules have been highly accessed by healthcare providers and trainees. Learners report very high satisfaction, relevance, usefulness, and significant knowledge gains upon completion. Four elements were critical to successful education co‐design: 1) an engaged co‐design team led by people knowledgeable about healthcare and FCGs; 2) co‐design team access to collaborators/staff with the appropriate theoretical, research, and facilitation skills; and 3) an expert educational design team to bring stakeholders’ ideas to life. Conclusion We leveraged stakeholders’ knowledge and insights to reduce the time to develop and scale an innovative population health approach in which healthcare providers are educated to support all FCGs throughout diverse care trajectories.
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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 | 0,029 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».