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Enregistrement W110219547 · doi:10.20381/ruor-13167

Assessing and addressing research-practice gaps in practitioners' provision of decision support for terminally-ill cancer patients considering the place of their end-of-life care: Design and evaluation of a multi-faceted educational intervention

2009· dissertation· en· W110219547 sur OpenAlexaboutno aff
Mary Murray

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminally illMedicineNursingEnd-of-life careCare pathwayPalliative careCancerHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. A paradox exists between preferred place of end-of-life cars (home/hospice) and actual place of care (hospital). Patients often need help with decision making yet practitioners generally lack skills in providing quality decision support. Purpose. To evaluate an intervention designed to address barriers to providing decision support for place of end-of-life care. Objectives were to: (1) describe nurses' perceptions of factors that affect their provision of decision support; and (2) design and evaluate the efficacy of an educational intervention for strengthening the quality of practitioners' decision support. Design and methods. (1) Systematic review: Synthesis of primary research studies investigating factors influencing place-of-care. (2) Needs assessment: Semi-structured interviews with 22 nurses. (3) Randomized trial: Comparison of intervention and control groups on the quality of decision support provided to simulated patients considering place of care before and after training. Setting of the Needs Assessment and Randomized Trial. Ontario palliative and oncology practice settings. Results (1) Systematic Review: Of 735 papers identified, 39 papers (33 studies) met inclusion criteria. Factors related to the illness, the individual and the care and social environment influence place of end-of-life care for cancer patients. Commonly identified factors were patient preference, social supports and health care resources. Stated preference, care-giver presence and contact patterns with health care services influence place of end-of-life cancer care. (2) Needs assessment: Nurses held favourable attitudes towards providing decision support for place-of-care at end-of-life. Nurses considered decision support an important part of patient-centred care yet identified a lack of skills, confidence and tools as barriers. (3) Randomized control trial: The before-after changes in the quality of decision support were greater (p<0.0001) in the intervention group (mean change 3.75, 95%Cl: 2.46, 5.03) compared to the control group (mean change -0.667, 95% Cl: -1.57, 0.24). Conclusions. Numerous determinants influence terminal cancer patients' decision making about place of care. Nurses believe they have a role in providing decision support, but lack skills, confidence and tools. These barriers can be addressed with an educational program and a patient decision aid. Broad implementation of the intervention may improve end-of-life care planning. Full implementation of the intervention requires examination of broad system perspectives. Trial registration: NCT00614003

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)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,349
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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