Barriers and facilitators to care for the terminally ill: A cross-country case comparison study of Canada, England, Germany, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Why do many patients not die at their preferred location? AIM: Analyze system-level characteristics influencing the ability to implement best practices in delivering care for terminally ill adults (barriers and facilitators). DESIGN: Cross-country comparison study from a "most similar-most different" perspective, triangulating evidence from a scoping review of the literature, document analyses, and semi-structured key informant interviews. SETTING: Case study of Canada, England, Germany, and the United States. RESULTS: While similar with regard to leading causes of death, patient needs, and potential avenues to care, different models of service provision were employed in the four countries studied. Although hospice and palliative care services were generally offered with standard care along the disease continuum and in various settings, and featured common elements such as physical, psycho-social, and spiritual care, outcomes (access, utilization, etc.) varied across jurisdictions. Barriers to best practice service provision included legislative (including jurisdictional), regulatory (e.g. education and training), and financial issues as well as public knowledge and perception ("giving up hope") challenges. Advance care planning, dedicated and stable funding toward hospice and palliative care, including caregiver benefits, population aging, and standards of practice and guidelines to hospice and palliative care, were identified as facilitators. CONCLUSION: Successful implementation of effective and efficient best practice approaches to care for the terminally ill, such as shared care, requires concerted action to align these system-level characteristics; many factors were identified as being essential but not sufficient. Policy implementation needs to be tailored to the respective health-care system(s), monitored, and fine-tuned.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».