Family perceptions of end-of-life care in an urban ICU.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: As most Canadians die in hospital, the final contact of family members with their loved ones is frequently in an unknown and uncomfortable environment. Family members are integral to the end-of-life decision-making process and are vital contributors to the comfort of dying patients. A quantitative study was conducted in three critical care areas where the stated goals were to provide not only quality care to patients, but also support to families. The researchers sought to determine levels of satisfaction with care, visitation, support, comfort and pain measures. METHOD: Three hundred surveys were mailed to next of kin who had a loved one die in the critical care areas of an urban tertiary care centre within the prior three years. Survey questions covered such issues as perceptions regarding the decision to stop life supports, access to the patient, access to physicians and nurses and information regarding the patient's status, support provided by the hospital, and organ donation attitudes. FINDINGS: Multiple regression analysis revealed that three factors predicted perceptions of overall quality of care: 1) being informed by nurses and physicians of any changes, 2) having the same group of nurses provide care, and 3) having one individual act as the family contact. Together these factors accounted for 52% of the variance in perceptions of care. Two factors accounted for 59% of the variance in dissatisfaction with the information received: 1) the perception that physicians did not spend enough time answering family questions, and 2) that the family was not present when the patient died. IMPLICATIONS: Consistency in nursing care and provision of information to family members may be difficult in the fast pace of an ICU, but are reasonable program objectives considering the positive influence this has on perceptions of care. Further, flexible visitation policies which maximize access between family members and both their dying loved one and health care professionals appear to have a beneficial effect on satisfaction.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».