What are healthcare providers' understandings and experiences of compassion? The healthcare compassion model: a grounded theory study of healthcare providers in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background Healthcare providers are considered the primary conduit of compassion in healthcare. Although most healthcare providers desire to provide compassion, and patients and families expect to receive it, an evidence-based understanding of the construct and its associated dimensions from the perspective of healthcare providers is needed. Objectives The aim of this study was to investigate healthcare providers’ perspectives and experiences of compassion in order to generate an empirically derived, clinically informed model. Design Data were collected via focus groups with frontline healthcare providers and interviews with peer-nominated exemplary compassionate healthcare providers. Data were independently and collectively analysed by the research team in accordance with Straussian grounded theory. Setting and participants 57 healthcare providers were recruited from urban and rural palliative care services spanning hospice, home care, hospital-based consult teams, and a dedicated inpatient unit within Alberta, Canada. Results Five categories and 13 associated themes were identified, illustrated in the Healthcare Provider Compassion Model depicting the dimensions of compassion and their relationship to one another. Compassion was conceptualised as—a virtuous and intentional response to know a person, to discern their needs and ameliorate their suffering through relational understanding and action. Conclusions An empirical foundation of healthcare providers’ perspectives on providing compassionate care was generated. While the dimensions of the Healthcare Provider Compassion Model were congruent with the previously developed Patient Model, further insight into compassion is now evident. The Healthcare Provider Compassion Model provides a model to guide clinical practice and research focused on developing interventions, measures and resources to improve it.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».