Death doula working practices and models of care: the views of death doula training organisations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of death doula has emerged in recent years, arguably as a result of overwhelming demands on carers, healthcare professionals and service providers in end-of-life care. Death doulas work independently without governing oversight and enact the role in various ways. The main driver of this evolving role is the organisations that train them. The aim of this study was to examine death doula training organisations' views with regard to DD business models, incorporating the death doula role into other existing models of care, and role enactment. METHODS: An electronic survey was administered to 15 death doula training organisations in 5 countries asking additionally that they disseminate the survey. Responses were received from 13 organisations, based in Australia (n = 4), the US (n = 4), Canada (n = 2), the UK (n = 1), Sweden (n = 1) and New Zealand (n = 1). This paper provides the qualitative findings from four open-text questions posed within the survey related to models of care. RESULTS: Qualitative data analysis was inductive, themes were determined in relation to: (1) standardised business model for death doulas, (2) death doulas incorporated into existing models of care or existing funding options, (3) death doulas who volunteer their services rather than charge money, and (4) role specialisation such as has occurred with birth doulas. CONCLUSIONS: The death doula role has the potential to be formally recognised in the future under national registration schemes, accompanied by death doula training required via certification. Until such time the death doula role will continue to evolve much as the birth doula role has, organically and unstructured. How and if death doulas are incorporated into existing models of health or social care remains to be seen as the organisations that train them push for independence, flexibility and fiscal independence.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».