Can a "good death" be made better?: A preliminary evaluation of a patient-centred quality improvement strategy for severely ill in-patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior studies attempting to improve end-of-life care have focused on specific outcomes deemed important to healthcare providers, with disappointing results. Improvement may be best achieved by identifying concerns important to individual patients, communicating the patients' concerns to the treating medical team, and repeating the process frequently until all concerns are addressed. Our objective was to conduct a preliminary evaluation of this innovative patient-centred quality improvement strategy. METHODS: Initial interviews elicited participants' ideas for improvement, which were then fed back to health care providers by the study investigator. A rapid-cycle change model ensured frequent reassessment and continued feedback. The study involved 36 seriously ill, hospitalized patients on teaching general medical inpatient units of a tertiary care hospital. The main outcome measure was participants' ratings of satisfaction within different domains of care on follow-up interviews. RESULTS: The proportion of participants who rated various aspects of their care as "excellent" or "very good" on initial interview was 72% for overall care, 64% for symptom control, 66% for level of support, and 75% for discussions about life sustaining treatments. Patients and families identified many actionable steps for improvement such as; better control of pain and shortness of breath, better access to physicians and medical information, more help with activities of daily living, improving the patient's environment, and shorter waits for nursing care, diagnosis, and treatment. Following feedback to the clinical team, participants reported improvement in overall care (32%), symptom control (44%), and support (40%). Only a minority had further discussions about life sustaining treatments. CONCLUSION: A patient-centred approach using rapid-cycle change was feasible and shows promise for improving the quality of end-of-life care. It should be evaluated on a larger sample in a controlled trial.
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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 | 0,031 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».