'No control whatsoever': end-of-life care on a medical teaching unit from the perspective of family members
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In our institution, about one third of annual deaths occur on the general medical teaching unit. (MTU) The average patient dies on the MTU from non-malignant disease after 4 weeks in hospital, and approximately 20% of available beds on the MTU at any time are occupied by patients who will not survive to discharge, but quality of end-of-life care on the MTU is not routinely assessed. AIM: To identify areas for improvement in delivering high quality end-of-life care on the medical teaching unit. DESIGN: Qualitative study using semi-structured interviews. METHODS: Six months after the death of the patient, next of kin were sent a letter inviting participation; 75 family members were screened and 50 invitations were mailed out. Interviews were conducted in the home. Eliciting narratives and direct questioning about important aspects of end-of-life care were used. RESULTS: Six next of kin agreed to participate. All patients were described as seriously and chronically ill. None died of cancer. Deaths were not described as 'good', and some comments suggested that death was unexpected and not inevitable. There were few concerns about pain control or unnecessary suffering. Proactive efforts to provide prognostic information or end-of-life care were not described. Survival, not palliation, was of central importance. Consistent with this priority, satisfaction with care provided in the intensive care unit was high. Follow-up after death was desired, especially if autopsy results were available. DISCUSSION: Earlier discussions about treatment failure and end-of-life care, and the need for palliation, appear to be central to improving the quality of end-of-life care for patients dying on our medical teaching unit. Our results are consistent with other studies in this area.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle