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Enregistrement W2041004991 · doi:10.1155/2014/358457

Developing Strategies to Improve Advance Care Planning in Long Term Care Homes: Giving Voice to Residents and Their Family Members

2014· article· en· W2041004991 sur OpenAlexafffundabout
Kimberly Ramsbottom, Mary Lou Kelley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Palliative Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensNOSM UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAdvance care planningPalliative careNursingLong-term careMedicineQualitative researchLimitingFamily caregiversQuality (philosophy)End-of-life carePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long term care (LTC) homes, also known as residential care homes, commonly care for residents until death, making palliative care and advance care planning (ACP) important elements of care. However, limited research exists on ACP in LTC. In particular, research giving voice to family members and substitute decision makers is lacking. The objective of this research was to understand experiences, perspectives, and preferences to guide quality improvement of ACP in LTC. This qualitative descriptive study conducted 34 individual semistructured interviews in two LTC homes, located in Canada. The participants were 31 family members and three staff, consisting of a front line care worker, a registered nurse, and a nurse practitioner. All participants perceived ACP conversations as valuable to provide “resident-centred care”; however, none of the participants had a good understanding of ACP, limiting its effectiveness. Strategies generated through the research to improve ACP were as follows: educating families and staff on ACP and end-of-life care options; better preparing staff for ACP conversations; providing staff skills training and guidelines; and LTC staff initiating systematic, proactive conversations using careful timing. These strategies can guide quality improvement of palliative care and development of ACP tools and resources specific to the LTC home sector.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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