Sustainable implementation of a frailty education program for formal health care providers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frailty is a significant contributor to morbidity and mortality and places considerable strain on healthcare systems. Frailty education is essential for shaping professional attitudes and enabling proactive care. The Canadian Frailty Network's AVOID (activity, vaccination, optimization of medications, interactivity, diet) framework was released in 2019 to help prevent and mitigate frailty. An interdisciplinary team of health system leaders, clinicians, and academics adapted the AVOID framework into an educational module for healthcare providers. This study evaluated the effectiveness of the module and provides recommendations for developers of eLearning modules. Materials and methods: This study employed a convergent mixed-methods design. Participants included a diverse sample of healthcare providers from a Canadian health authority, including nurse educators, physiotherapists, and care aides, who completed the AVOID Frailty educational module through an online learning platform. Participants completed surveys before and after completing the module, probing their understanding of frailty management and perspectives on the module. A subsample of individuals who completed the module participated in one of four focus groups with the evaluation team. Quantitative survey data were analyzed descriptively, and qualitative focus group and survey data underwent an exploratory descriptive analysis led by two members of the evaluation team. Data were integrated during analysis where appropriate. Results: The module improved participants' self-reported knowledge of frailty assessment, mitigation, and prevention. Participants valued the module's length and content but identified a need for more interactive and visually engaging elements, as well as clearer guidance on practical implementation. Participants intended to use resources from the module, but noted that limitations of resources in the healthcare system could pose challenges for frailty prevention initiatives. Conclusion: This study suggests areas for improvement of the AVOID Frailty educational module, highlighting the importance of including healthcare staff perspectives when developing eLearning modules. Further, this work underscores the potential of targeted education to strengthen frailty 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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».