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COMMUNICATION PARTNER TRAINING OF NURSES AND REHABILITATION PROFESSIONALS TO IMPROVE COMMUNICATIVE ACCESS OF PEOPLE WITH APHASIA IN AN ACUTE CARE HOSPITAL

2017· other· en· W6945929657 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAphasiaConversationRehabilitationHealth carePerceptionAcute careAcute hospitalScale (ratio)Communication skills

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communication difficulties associated with aphasia may lead to significant barriers preventing people with aphasia (PWA) from expressing their needs and fully participating in decision-making regarding medical care and rehabilitation. The knowledge and skills needed for healthcare workers to engage successfully in conversation with PWA can be learned through communication partner training (CPT). The goal of this study conducted at the McGill University Health Center was to provide further evidence of the benefits of CPT in acute care by determining the effect of training in Supported Conversation for Adults with Aphasia (SCATM) on healthcare workersu2019 attitudes and confidence in communicating with PWA. SCATM training was carried out with a group of nurses, physicians and rehabilitation staff. The participants completed a modified version of the Knowledge of Aphasia Scale before and after training to measure the impact it had on their perceptions of their interactions with PWA. Post training, the participants reported a higher level of knowledge about aphasia and that they used additional facilitating strategies when interacting with PWA. The average number of communication goals increased and they also reported improvement in their confidence level for conversing with PWA. SCATM training was beneficial to this group of acute care healthcare workers in increasing their perceived level of knowledge of aphasia, their confidence level for communicating with PWA and in the number of strategies they reported using to facilitate communication.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesCommunication savante, Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0140,009
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,022
Science ouverte0,0120,010
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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