Strategies for effective goals of care discussions and decision-making: perspectives from a multi-centre survey of Canadian hospital-based healthcare providers
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Communication gaps impact the quality of patient care. Previous research has focused on communication barriers rather than seeking solutions. Our aim was to identify strategies for effective communication and decision-making about goals of care for medical interventions in serious illness, from the perspectives of hospital-based healthcare providers. METHODS: A cross-sectional survey composed of closed- and open-ended questions about goals of care communication and decision-making was administered to healthcare providers in 13 centres in six Canadian provinces. We analyzed a portion of the open-ended survey questions, specifically (1) suggestions for overcoming barriers encountered in discussing goals of care, and (2) currently effective practices. Thematic content analysis was used to analyze responses to the open-ended questions. RESULTS: Of the 1,256 respondents to the larger survey, 468 responded to the open-ended questions (37%), including 272 of 512 nurses (53%), 153 of 484 internal medicine trainees (32%), and 43 of 260 attending physicians (17%). Responses to each of the two questions were similar, generating a common set of themes and subthemes. Effective strategies and ideas for improving communication and decision-making about goals of care clustered under five themes: patient and family factors, communication between healthcare providers and patients, interprofessional collaboration, education, and resources. Subthemes highlighted core elements of shared decision-making. CONCLUSIONS: Translating our findings into multifaceted interventions that consider patient and family factors, address knowledge gaps, optimize resource utilization, and facilitate communication and collaboration between patients, families and healthcare providers may improve communication and decision-making about goals of care.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle