What really matters in end-of-life discussions? Perspectives of patients in hospital with serious illness and their families
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The guideline-recommended elements to include in discussions about goals of care with patients with serious illness are mostly based on expert opinion. We sought to identify which elements are most important to patients and their families. METHODS: We used a cross-sectional study design involving patients from 9 Canadian hospitals. We asked older adult patients with serious illness and their family members about the occurrence and importance of 11 guideline-recommended elements of goals-of-care discussions. In addition, we assessed concordance between prescribed goals of care and patient preferences, and we measured patient satisfaction with goals-of-care discussions using the Canadian Health Care Evaluation Project (CANHELP) questionnaire. RESULTS: Our study participants included 233 patients (mean age 81.2 yr) and 205 family members (mean age 60.2 yr). Participants reported that clinical teams had addressed individual elements of goals-of-care discussions infrequently (range 1.4%-31.7%). Patients and family members identified the same 5 elements as being the most important to address: preferences for care in the event of life-threatening illness, values, prognosis, fears or concerns, and questions about goals of care. Addressing more elements was associated with both greater concordance between patients' preferences and prescribed goals of care, and greater patient satisfaction. INTERPRETATION: We identified elements of goals-of-care discussions that are most important to older adult patients in hospital with serious illness and their family members. We found that guideline-recommended elements of goals-of-care discussions are not often addressed by health care providers. Our results can inform interventions to improve the determination of goals of care in the hospital setting.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».