Advancing a relational approach through online education: A mixed methods assessment in older adults' care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the experience of health-care workers who completed an online professional development program designed to support family carergivers in care teams in personal care homes. The evaluation focussed on issues of access and uptake of education modules. METHODS: An explanatory sequential mixed methods design was used to include data from posteducation surveys, and online module analytics of use, to inform interview questions. Demographic data, survey data and video analytics were described. Focus group data were analysed using reflexive thematic analysis. Mixed method data integration enabled inference development. RESULTS: Across eight personal care homes located in Canada and Australia, of 114 health-care workers (mainly care aides) who commenced the online education modules, 89 watched and completed the postassessment. Most agreed that the educational content increased their understanding, and the videos increased their knowledge. Ten participants took part in focus groups interviews. The education was perceived as another way to learn and was considered beneficial for individual and team practice. Health-care workers found it difficult to find time to undertake learning opportunities outside work when their lives were busy and involved other responsibilities or multiple jobs. The need for organisational support to coordinate time during work to undertake work-related learning was highlighted. CONCLUSIONS: Caregiver-centred care education exemplifies enhancing relational care among health-care staff and family caregivers, beneficial for individual and team practice. By valuing education for health-care workers through creating opportunities for staff to engage during work time, a cultural environment that embodies continuous learning can be created in sectors caring with older adults.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».