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Enregistrement W4399884780 · doi:10.1186/s12909-024-05663-0

The initial validation of an Evidence-informed, competency-based, Applied Compassion Training (EnACT) program: a multimethod study

2024· article· en· W4399884780 sur OpenAlexafffund
Shane Sinclair, Swati Dhingra, Shelley Raffin Bouchal, Cara C. MacInnis, Daranne Harris, Amanda Roze des Ordons, Barbara Pesut

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaAcadia UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCompassionCompetence (human resources)BurnoutHealth carePsychologyMedical educationCLARITYThematic analysisNursingCompassion fatigueProfessional developmentQualitative researchMedicineClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Compassion is positively associated with improved patient outcomes, quality care ratings, and healthcare provider wellbeing. Supporting and cultivating healthcare providers' compassion through robust and meaningful educational initiatives has been impeded by a lack of conceptual clarity, inadequate content coverage across the domains of compassion, and the lack of validated evaluation tools. The EnACT program aims to address these gaps through an Evidence-informed, competency-based, Applied, Compassion Training program delivered to healthcare providers working in various clinical settings. In this study, we describe the development and initial validation of the program, which will inform and be further evaluated in a forthcoming Randomised Controlled feasibility Trial (RCfT). METHOD: A multimethod design was used to explore learner needs, experiences, and outcomes associated with the program. Pre- and post-training surveys and qualitative interviews (1 month post training) were conducted among twenty-six healthcare provider learners working in acute care and hospice. Quantitative measures assessed professional fulfillment/burnout, self-confidence in providing compassion, learner satisfaction, and compassion competence. Qualitative interviews explored learners' experiences of the program, integration of learnings into their professional practice, and program recommendations. RESULTS: Learners exhibited relatively high self-assessed compassion competence and professional fulfillment pre-training and low levels of burnout. Post-training, learners demonstrated high levels of compassion confidence and satisfaction with the training program. Despite high levels of reported compassion competence pre-training, a statistically significant increase in post-training compassion competence was noted. Thematic analysis identified five key themes associated with learners' overall experience of the training day and integration of the learnings and resources into their professional practice: (1) A beginner's mind: Learner baseline attitudes and assumptions about the necessity and feasibility of compassion training; (2) Learners' experiences of the training program; (3) Learner outcomes: integrating theory into practice; (4) Creating cultures of compassion; and (5) Learner feedback. CONCLUSION: Findings suggest that the EnACT program is a feasible, rigorous, and effective training program for enhancing healthcare provider compassion. Its evidence-based, patient-informed, clinically relevant content; interactive in class exercises; learner toolkit; along with its contextualized approach aimed at improving the clinical culture learners practice holds promise for sustaining learnings and clinical impact over time-which will be further evaluated in a Randomized Controlled feasibility Trial (RCfT).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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