Awareness of impending death for residents of long‐term care facilities
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore awareness of impending death for very old persons in long-term care facilities. BACKGROUND: The trajectories of decline that are associated with chronic progressive diseases in advanced old age have few prognostic markers. Consequently, it is difficult to determine when to start palliative or end-of-life care. DESIGN: Mixed methods. METHODS: Data were collected in three long-term care facilities in Canada. Statistical data were subjected to basic descriptive analysis. Qualitative data were collected using methods commonly associated with ethnography including interviews, focus groups, observations and artefact review. Constant-comparative analysis of qualitative data occurred as data were collected. RESULTS: A 2-stage layered awareness of impending death was identified: first generalised and then clinical awareness. Generalised awareness was characterised by an understanding of human mortality and an understanding of the person's nearness to the end of an expected lifespan. Care routines and use of resources were not influenced by this early awareness. Clinical awareness of impending death was later acknowledged when health status changes suggested that death was likely within a few hours or days. The care then changed substantially to palliative in nature. CONCLUSIONS: Despite an awareness that death occurs naturally at the end of a long life and/or long illness, a serious decline towards death was not noticed or acknowledged until the last few hours or days of life, thus limiting palliative care to late-stage pain and symptom management. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Although this late-stage awareness of impending death is arguably the first necessary step for a change in nursing homes to a palliative-oriented approach to care for people who are nearing death in late life, timely acknowledgement of the potential for death is needed to facilitate improvements in care for residents of long-term facilities.
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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 | 0,000 |
| 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 ».