Defining priorities for improving end-of-life care in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-quality end-of-life care should be the right of every Canadian. The objective of this study was to identify aspects of end-of-life care that are high in priority as targets for improvement using feedback elicited from patients and their families. METHODS: We conducted a multicentre, cross-sectional survey involving patients with advanced, life-limiting illnesses and their family caregivers. We administered the Canadian Health Care Evaluation Project (CANHELP) questionnaire along with a global rating question to measure satisfaction with end-of-life care. We derived the relative importance of individual questions on the CANHELP questionnaire from their association with a global rating of satisfaction, as determined using Pearson correlation coefficients. To determine high-priority issues, we identified questions that had scores indicating high importance and low satisfaction. RESULTS: We approached 471 patients and 255 family members, of whom 363 patients and 193 family members participated, with response rates of 77% for patients and 76% for families. From the perspective of patients, high-priority areas needing improvement were related to feelings of peace, to assessment and treatment of emotional problems, to physician availability and to satisfaction that the physician took a personal interest in them, communicated clearly and consistently, and listened. From the perspective of family members, similar areas were identified as high in priority, along with the additional areas of timely information about the patient's condition and discussions with the doctor about final location of care and use of end-of-life technology. INTERPRETATION: End-of-life care in Canada may be improved for patients and their families by providing better psychological and spiritual support, better planning of care and enhanced relationships with physicians, especially in aspects related to communication and decision-making.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».