Equipping Change Agents: Applying Mixed Methods to Learn About the Outcomes of the Co-Designed Caregiver-Centered Care Champions Education Program
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Family caregivers provide most daily care for people living with chronic illness or frailty, yet they remain under-recognized in health and social care systems. To address this gap, we co-designed the Caregiver-Centered Care Champions Education Program, which equips frontline providers with the competencies needed to lead caregiver-inclusive change. Guided by the Kirkpatrick-Barr Health Workforce Education Framework, we conducted a mixed methods interpretive description evaluation of learner satisfaction, knowledge and confidence gains, and self-reported behaviour change. Sixty-seven interdisciplinary participants completed three online modules. Quantitative results from pre/post surveys (Wilcoxon signed rank tests) showed significant improvements across all competencies (p < 0.001; large effect sizes) alongside high satisfaction (means 6.56–6.96/7). Qualitative findings revealed that 94% of participants applied program content within three months, and 61% implemented five or more distinct behaviour changes (e.g., collaborative care planning, system navigation support). The analysis illuminated how learners integrated caregiver-centred principles with change leadership strategies. Time constraints and staffing shortages emerged as key barriers. Our co-designed, theory-informed approach effectively bridged individual learning and system change, demonstrating the potential to transform caregiver inclusion practices when supported by organizational policies.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle