Improving the final year of life at the institutional level: Quality dying initiative (QDI).
Notice bibliographique
Résumé
124 Background: For a tertiary academic health sciences and comprehensive cancer centre, care of the dying is a significant element of the institution’s overall patient and family care experience. The aim for this large-scale quality improvement project was to improve the quality of the experience for a patient in the final year of life and their family members. Methods: This is descriptive study involves one institution and the characterization of three distinct patient populations: A - Imminently dying patients for whom care goals have been clarified to be comfort, B - Patients for whom death “this admission” would not be a surprise and C - Among patients being discharged, death “within the next year” would not be a surprise, linking in the outpatient cancer care setting. Results: On average 19 deaths per week are in some way expected for the institution’s acute care setting. Phase 1 of the QDI included a review of evidence and best practices in care of the dying as well as comprehensive plans for both organizational engagement and communications. Phase 2 of the QDI (i.e. “Implementation Phase”) involved interventions for each patient population. A corporate-wide “Comfort Strategy” was developed to address Population A. Components include standardized order sets, standardized interprofessional “Comfort Assessment and Documentation”, the palliative care team’s “Coaching Consult”, a “Family Member Education” process and an evaluation plan that includes an experience survey routinely sent to family members following a patient’s death. The intervention was piloted on and subsequently rolled out to all inpatient oncology units. Interventions for Population B and C are the triggering of Goals of Care and Advance Care Plan discussions respectively. Key metrics have been identified for all three patient populations and are based on care elements considered important by dying patients and their family members. These now comprise a dashboard, which has been endorsed for roll out to all patient care units in the acute care setting. Conclusions: A quality framework can be effectively applied for the institutional context of developing an approach to improving the final year of life for a cancer patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».