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Enregistrement W1882332216 · doi:10.1186/1472-684x-3-2

Can a "good death" be made better?: A preliminary evaluation of a patient-centred quality improvement strategy for severely ill in-patients

2004· article· en· W1882332216 sur OpenAlexafffund
Jeff Powis, Edward Etchells, Douglas K. Martin, Susan K MacRae, Peter Singer

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésPain medicineIntensive care medicineMedicineQuality (philosophy)Quality managementPalliative careNursingAnesthesiologyPsychiatryOperations managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations30
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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