MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2019416930 · doi:10.1186/1471-2296-14-133

A qualitative descriptive study on the alignment of care goals between older persons with multi-morbidities, their family physicians and informal caregivers

2013· article· en· W2019416930 sur OpenAlexafffundabout
Kerry Kuluski, Ashlinder Gill, Gayathri Naganathan, Ross Upshur, R. Liisa Jaakkimainen, Walter P. Wodchis

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreBridgepoint Active HealthcareUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineDescriptive researchFamily medicineQualitative researchNursingGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Goal setting is a recommended approach in clinical care that can help individuals with multi-morbidities and their caregivers manage chronic conditions. In this paper, the types of goals that were important for older persons with multi-morbidities were explored from the perspectives of patients, their caregivers and physicians. Comparisons of goals were made across each patient, caregiver and physician triad to determine alignment. METHODS: The study was a qualitative descriptive study facilitated through semi-structured one-on-one interviews. The study took place between May and October 2012 at a Family Health Team located in Ontario, Canada. The sample included 28 family medicine patients, their informal caregivers and family physicians. Socio-demographic data were analyzed via descriptive statistics in SPSS Version 17. Open ended questions pertaining to patient goals of care were analyzed thematically using NVivo9. Themes were derived on patient care goals for each of the participant groups (patients, caregivers and family physicians). Following this, alignment of goals across each of the triads was examined. Goal alignment was defined as concurrence on at least one goal by all three parties in a particular triad (i.e., patient, caregiver and family physician). RESULTS: Just over half of the patients were male (56%); they had an average age of 82.3 years and 4.61 health conditions. Most of the caregivers were female (82%); and 61% were a spouse of the care recipient. At the aggregate level, common goals expressed among patients, caregivers and family physicians were the maintenance of functional independence of patients and the management of their symptoms or functional challenges. Despite these common goals at the aggregate level, little alignment of goals was found when looking across patient-caregiver and physician triads. Lack of alignment tended to occur when patients had unstable or declining functional or cognitive health; when safety threats were noted; and when enhanced care services were required. CONCLUSIONS: The data suggest that goal divergence tends to occur when patients are less medically stable. While goal divergence may be expected due to the different roles and responsibilities of each of the players involved, these perspectives should be illuminated when building care plans. Further research is required to observe the extent to which goal setting occurs in family practice as well as how it can be embedded as a standard of practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations100
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Family PracticeMême sujetChronic Disease Management StrategiesTravaux en français237 207