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Enregistrement W4408756726 · doi:10.1080/15524256.2025.2474027

“Enabling Families to Find Their Own Path” – A Narrative Exploration of the Role of Social Workers When a Child is Receiving End-of-Life Care in Hospital

2025· article· en· W4408756726 sur OpenAlexaff
Erna O’Connor, Jayne Price

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Work in End-of-Life & Palliative Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePath (computing)Social workNursingEnd-of-life carePsychologySociologyDevelopmental psychologySocial psychologyMedicineEconomic growthComputer sciencePalliative careLiteratureEconomicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social workers are frontline professionals providing psychosocial care to families when children are receiving end-of-life care. To explore the social work role in this context, data was collected from a cohort of 12 social workers employed at a national children's hospital in Ireland, via three focus groups, with four participants in each group. A two-part narrative process elicited social workers' stories of end-of-life care, facilitating the recounting of experiences in the first part of the focus group and allowing the researcher to explore issues raised, in the second part. Following thematic analysis, an overarching theme "enabling families to find their own path" emerged, with four sub-themes: a) engaging with families and navigating across boundaries; b) mediating end-of-life care; c) negotiating competing discourses; d) enabling preferences to minimize regrets. The theme and sub-themes provide insight into empowerment of families at this critical time. The use of a narrative approach facilitated the emergence of knowledge about how this is achieved in a hospital setting. This article maps the essential components of practice identified in the study and charts the key contribution that social workers make in supporting families, with the purpose of informing future practice within this field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,016
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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