Pilot of a Priorities Aligned Decision-Making Microskills Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patient Priorities Care (PPC) provides an approach for identifying patient health care priorities and aligning care with those priorities. Training in PPC has demonstrated high overall satisfaction and its implementation is associated with positive patient centered outcomes. Yet, the current training approach is time and resource intensive. This work describes the adaptation and piloting of a PPC curriculum to address these barriers. An interdisciplinary group of clinician educators collaborated to divide PPC content into 8 core skills and organize it into graphic power point and PDF documents. Educators are piloting materials with learners. A baseline survey was administered to pilot participants (educators and learners). Participants will complete a post-pilot survey to assess feasibility and ease of use of materials. Eighteen learners have completed the baseline survey. Most learners were from either Internal Medicine (22%) or Geriatric Medicine (61.1%) disciplines. More than half (55.6%) had some prior training in priorities-aligned care. On a scale of 1-5 (1 not confident and 5 extremely confident), learners reported being moderately confident (range 22.2%-44.4%), quite confident (range 27.8%-44.4%) or extremely confident (range 11.1%-22.2%) in the 8 core skills. A high level of baseline confidence in the core skills will allow assessment of content feasibility. Next steps include evaluating ease of use of materials and refining the materials and assessment methods based on feedback. We will then disseminate curricular materials and assessment methods to educators nationally. We hope to demonstrate that the adapted curriculum will ensure durable implementation of PPC across multiple health care settings.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».