Developing competencies for volunteer navigators to support caregivers of children living with medical complexity: a mixed-method e-Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Providing specially trained volunteer navigators is one promising strategy for supporting the increasing number of family caregivers who are caring for children living with medical complexity. Objective: The objective of this study was to develop consensus on the role and competencies required for volunteer navigators who support caregivers of children living with medical complexity. Design: This was a mixed-method study using modified e-Delphi and focus group methods. In phase 1, a modified e-Delphi survey with 20 family caregivers and a focus group with 4 family caregivers were conducted to develop consensus on their unmet needs and the potential roles of a volunteer to meet those needs. In phase 2, a modified e-Delphi survey was conducted with experts to develop consensus on the volunteer competencies required to meet the roles identified by family caregivers in phase 1. Results: Findings from phase 1 resulted in 36 need-related items over 8 domains: communication, daily life and chores, emotional support, information and knowledge, respite, support with decision-making, and sharing the caregiving experience. Concerns about the volunteer role included the potential lack of commitment in the absence of remuneration, the complexity of the child's condition that was beyond the role of a volunteer, and a preference for support from individuals they knew. Findings from the phase 2 Delphi survey with professionals resulted in 22 competencies, derived from the roles identified in phase 1, that would be required of volunteers who wished to support these family caregivers. Conclusion: This study provides insight into a role for volunteers in meeting the needs of family caregivers of children living with medical complexity. A volunteer with lived experience and adequate preparation can assist with meeting some of these important needs. Further research is required to better understand the feasibility and acceptability of such a role.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».