Developing Dignity of Risk Education: Exploratory Needs Assessment With Healthcare Staff
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Dignity of Risk (DoR) concept is being applied more to the care of older adults living with frailty, as healthcare systems are being challenged to broaden perspectives and policy to include a human rights lens to care provision. This initiative aims to develop and provide education for health care staff, based on a needs assessment and DoR evidence from the literature. To explore staff perspectives on DoR in the care of older adults, more than 600 surveys were completed at acute care and community sites across Nova Scotia. Main findings include: Most staff have little to no previous knowledge of the DoR, however most felt it moderately-very important to implement into care. Most staff identified the following barriers to implement DoR into practice: a hyperfocus on safety culture, paternalistic attitudes, fear of liability, and ageism. Other challenges included cognitive issues of the older adult and lack of support from manager and team members. Staff identified DoR facilitators as: policies and guidelines reinforcing same, skills in risk management conversations with caregivers, and understanding how decision-making abilities of the older adult can affect DoR application. Education via participatory workshops was developed and provided. Topics included defining DoR and its value in older adult care, ageism, overprotective attitudes, liability, using an informed strength-based risk management approach in care planning, and building confidence in difficult conversations with caregivers. Post workshop surveys were completed and main findings shared in following abstract.
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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 | 0,046 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».