“We Can All Learn Together so We’re All on the Same Page”: Impact of a Learning Essential Approaches to Palliative Care Hospital Course on Hospitalists’ Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Canada, access to palliative care varies across jurisdictions. Many health care professionals lack core palliative care competencies. To help build capacities, a pilot education program was conducted at a community hospital in Southwestern Ontario (Canada). Using Pallium Canada's Learning Essential Approaches to Palliative Care (LEAP) Hospital course, generalist hospital physicians participated in this initiative. The purpose of this investigation was to explore the impact of the LEAP Hospital course on physician attitudes, comfort, and care delivery. Methods: Within a Plan-Do-Study-Act framework, a mixed-methods design summarized post-course evaluations, commitment to change (CTC) statements, and interviews with learners and hospital staff. Participants completed pre-course knowledge and post-participation surveys. Group and individual interviews were conducted with learners and staff who practiced alongside LEAP learners. Descriptive statistics were completed for aggregate survey data. Thematic analysis was conducted to summarize learner and staff experiences. Results: Twenty-nine physicians completed the LEAP Hospital course. Ninety-six CTC statements identified improvements in symptom management and communication. Sixteen participants participated in interviews. Learners and hospital staff noted the impact courses had on symptom and disease management and enhanced communication when discussing goals of care. Learners valued case-based learning and connecting with peers who are often siloed in practice. Participants also noted the inclusion of allied health for greater collaboration. Conclusions: LEAP Hospital courses enhanced knowledge and skills and incorporated a greater palliative approach to care. Establishing a community of practice to address educational needs and strategies should be considered while supporting the inclusion of new graduates and hires.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».