A framework for integrating advanced practice palliative care competencies in nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and objective: It is essential that nursing education prepares graduates to achieve the core skills required for the delivery of quality evidence-based palliative care. Hence, integrating advanced practice palliative care content into the nursing curriculum is an important priority. The objective of this study was to develop a framework and describe the process of integrating palliative care into the nursing curriculum to accelerate advanced practice palliative care competencies.Methods: Case-study methodology was used to describe an educational initiative. Through this initiative, palliative care education and skills-based resources have been integrated into the graduate nursing curriculum.Results: Varied palliative care learning resources have been incorporated and include sequential lectures, case studies, practice scenarios with identified palliative care needs, articles, and interprofessional palliative care simulations across multiple courses. To integrate palliative care content into the nursing curriculum a Framework for Integrating Palliative Care in Nursing Education was developed consisting of a cycle of five specific processes: 1) Assessment of curricular needs and goals, 2) Identification and development of resources, 3) Integration of teaching and learning activities, 4) Evaluation of content and learning, 5) Dissemination of resources and findings. A supportive organizational structure and an academic-practice partnership were identified as essential infrastructures for these processes.Conclusions: This educational initiative was vital in increasing the advanced practice nursing workforce with essential palliative care competencies to provide clinical leadership in a rapidly changing healthcare delivery system.
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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 | 0,024 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».