Increasing interprofessional collaboration in community-based palliative care: a pilot study of the CAPACITI education program for primary care providers
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional collaboration in palliative care is essential to ensuring high-quality care for seriously ill patients. Education interventions to increase competency in palliative care should incorporate team-building skills to encourage an interprofessional approach. We developed and piloted a virtual educational program named CAPACITI for interprofessional teams to promote a community palliative approach to care. Primary care teams from across Ontario, Canada, participated in CAPACITI which consisted of 10 facilitated sessions that emphasized how to operationalize a palliative care approach as a team. Pre- and post-study questionnaires were completed by each team, including the AITCS-II, a validated instrument that measures interprofessional collaboration. We analyzed individual paired differences in summary scores and in each of three subdomains of the AITCS-II questionnaire: partnership, cooperation, and coordination. Seventeen teams completed the AITCS-II post survey, representing 133 participants. Teams varied demographically and ranged from 5 to 16 members. After CAPACITI, the overall mean AITCS-II summary score among teams increased to 96.0 (SD = 10.0) for a significant paired mean difference increase of 9.4 (p = .03). There were also significant increases in the partnership (p = .01) and in the cooperation subdomains (p = .04). CAPACITI demonstrated the potential for improving collaboration among primary care teams, which can lead to improved provider and patient outcomes in palliative 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».