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Enregistrement W7118082084 · doi:10.1093/geroni/igaf122.2089

Developing Dignity of Risk Education: Exploratory Needs Assessment With Healthcare Staff

2025· article· en· W7118082084 sur OpenAlexaff
C. A. Murray, Elizabeth Gillis, Karen Nicholls, Connor Dawe

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePatient Dignity and Privacy
Établissements canadiensNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDignityHealth carePaternalismNeeds assessmentParticipatory action researchRisk managementExploratory research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,316 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
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