‘Conditional candour’ and ‘knowing me’: an interpretive description study on patient preferences for physician behaviours during end-of-life communication
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand patients' preferences for physician behaviours during end-of-life communication. METHODS: We used interpretive description methods to analyse data from semistructured, one-on-one interviews with patients admitted to general medical wards at three Canadian tertiary care hospitals. Study recruitment took place from October 2012 to August 2013. We used a purposive, maximum variation sampling approach to recruit hospitalised patients aged ≥55 years with a high risk of mortality within 6-12 months, and with different combinations of the following demographic variables: race (Caucasian vs non-Caucasian), gender and diagnosis (cancer vs non-cancer). RESULTS: A total of 16 participants were recruited, most of whom (69%) were women and 70% had a non-cancer diagnosis. Two major concepts regarding helpful physician behaviour during end-of-life conversations emerged: (1) 'knowing me', which reflects the importance of acknowledging the influence of family roles and life history on values and priorities expressed during end-of-life communication, and (2) 'conditional candour', which describes a process of information exchange that includes an assessment of patients' readiness, being invited to the conversation, and sensitive delivery of information. CONCLUSIONS: Our findings suggest that patients prefer a nuanced approach to truth telling when having end-of-life discussions with their physician. This may have important implications for clinical practice and end-of-life communication training initiatives.
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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 | 0,038 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».