The Development and Preliminary Evaluation of the “SPA‐LTC Voices” Video Series as a Means of Articulating a Palliative Approach in Long‐Term Care Settings
Notice bibliographique
Résumé
Palliative care has earned its place as a respected approach to medicine that focuses on quality of life, symptom management, a team approach, and family involvement, typically following the diagnosis of a life‐limiting illness. To improve health equity, it is important to encourage the adaptation of palliative care practice and philosophy beyond hospices and within a range of care settings. To support further adaptation in long‐term care, our research team Strengthening a Palliative Approach in Long‐Term Care (SPA‐LTC) created the video education resource “SPA‐LTC Voices” to explore what a palliative approach entails in a long‐term care context and to dispel persistent myths about palliative care. After consulting with palliative care experts and family caregivers, we designed a four‐part series using a storytelling approach (i.e., presenting accounts of lived experience) within a three‐act narrative structure (i.e., setup, tension, and resolution). We then employed an embedded intervention mixed methods design to pilot‐test the acceptability of the video series and the outcome of knowledge transfer during structured interviews with 16 participants, who were either family caregivers (12) or healthcare providers (4). Integrated qualitative and quantitative findings confirmed potential for positive impact on knowledge transfer across both audiences, including an improved understanding of the values and practices involved in palliative care. Integrated findings also confirmed high acceptability of the narrative format and the diversity of the storytellers. Overall, this pilot research suggests that the “SPA‐LTC Voices” video series holds promise as a tool to support education within long‐term care settings.
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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 | 0,028 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».