Recovery-oriented Care : Supporting The Patient Experience After Stroke Starts With Hope
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundAlthough improving patient experience is a recognized priority, stakeholders within the Toronto Stroke Networks (TSNs) identified that optimal psychosocial care including the use of hopeful language are lacking. Literature suggests that attending to psychosocial needs and nurturing hope is equally as important as biomedical care and contributes to positive health outcomes. In practice, perceptions about hope vary, and hope is often u2018managedu2019 for fear it will lead to unrealistic recovery expectations. Psychosocial care falls to select professions, leaving others ill-equipped to address issues. The TSNs identified the need for a core level of competency for all healthcare providers (HCPs) including clarifying roles, adapting behaviours and optimizing interprofessional communication and relationships with patients to nurture hope and recovery.MethodologyA literature review and environmental scan examining the impact of psychosocial care and promoting hope in stroke recovery were completed. Persons with stroke/caregivers shared their experience of hopeful and psychosocial care. HCPs were interviewed to ascertain their needs from the system to optimize hope-inspiring psychosocial care. ResultsA novel Psychosocial Care Model for Stroke was developed incorporating results from our methodology. The model reflects core process and communication elements and core competencies such as communication style, counselling skills, self-awareness around hope and biases, etc. This model will guide HCP educational/knowledge transfer program development.ConclusionAttending to psychosocial issues and integrating hope in delivering interprofessional post-stroke care represents a shift in the delivery of stroke care in Toronto. Optimizing HCP competency to improve recovery-oriented care has promise for better patient functional outcomes and HCP job satisfaction
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».