Adaptive Mentoring Networks and Compassionate Care: A Qualitative Exploration of Mentorship for Chronic Pain, Substance Use Disorders and Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
This study undertook an exploration of how Adaptive Mentoring Networks focusing on chronic pain, substance use disorders and mental health were supporting primary care providers to engage in compassionate care. The study utilised the Cole-King & Gilbert Compassionate Care Framework to guide qualitative semi-structured interviews of participants in two Adaptive Mentoring Networks in Ontario, Canada. Fourteen physician participants were interviewed including five mentors (psychiatrists) and nine mentees (family physicians) in the Networks. The Cole-King & Gilbert Framework helped provide specific insights on how these mentoring networks were affecting the attributes of compassion such as motivation, distress-tolerance, non-judgement, empathy, sympathy, and sensitivity. The findings of this study focused on the role of compassionate provider communities and the development of skills and attitudes related to compassion that were both being supported in these networks. Adaptive Mentoring Networks can support primary care providers to offer compassionate care to patients with chronic pain, substance use disorders, and mental health challenges. This study also highlights how these networks had an impact on provider resiliency, and compassion fatigue. There is promising evidence these networks can support the “quadruple aim” for healthcare systems (improve patient and provider experience, health of populations and value for money) and play a role in addressing the healthcare provider burnout and associated health workforce crisis.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».