Developing the Understanding Palliative Care Module: A Quality Improvement Initiative Incorporating Public, Patient, and Family Caregiver Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Improving public awareness of palliative care is crucial for improving access to, and uptake of, palliative care, which has demonstrated benefits for patients and health systems. However, there is a lack of engaging, accessible educational palliative care resources designed for public audiences. As part of a larger quality improvement initiative to strengthen awareness of palliative care, we developed “Understanding Palliative Care”—an innovative, online educational module incorporating best practices for defining and promoting palliative care to a public audience. An expert working group with representation from nursing, medicine, social work, instructional design, and care navigation advised on the development of the module. Incorporating the perspectives of Albertans with lived palliative care experience was deemed essential by the working group. We identified three Albertans (one patient and two family caregivers) of diverse ages and cultural backgrounds who had personally benefitted from palliative care and consented to record virtual interviews. We incorporated multiple interview segments into the module that highlight the physical, emotional, social, and spiritual support provided by palliative care. Finally, a panel of thirteen public volunteers provided feedback on the content, design, and navigation of the draft module. The Understanding Palliative Care module fills an important gap in Alberta, providing a free, online, evidence-based, and engaging educational tool to improve public awareness and understanding of palliative care.
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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 | 0,029 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».