Pediatric End-of-Life Simulation Workshop to Clinical Care: Lasting Implications on Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: Simulations are an important modality for practicing high-acuity, low-frequency events. We implemented a deliberate practice simulation-based workshop to improve pediatric end-of-life care skills (PECS) competence. Purpose: To understand pediatric subspecialty fellows' perceptions about influences of a simulation-based workshop on PECS provided at the bedside several months following participation. Methods: Pediatric subspecialty fellows were recruited to voluntary focus groups during regular educational sessions six months following PECS workshop participation with aims to identify perceptions about their workshop participation and any implication on their clinical practice. Inductive qualitative content analysis of focus group interview data was performed adhering to the Standards for Reporting Qualitative Research. Results: Ten fellows participated in one of three focus groups. Researchers identified three major themes of fellow experience: burden, safe practice space, and self-efficacy. Fellows described practice implications from workshop participation, including incorporation of specific practices, improved anticipatory guidance, and increased team leader confidence. Conclusions: Targeted, deliberate simulation-based practice of PECS can help close the gap from learning to practice, contributing to provider self-efficacy and potentially improving clinical care for pediatric patients and families at end of life.
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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 | 0,004 | 0,071 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».