How healthcare systems evaluate their advance care planning initiatives: Results from a systematic review
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: Advance care planning initiatives are being implemented across healthcare systems around the world, but how best to evaluate their implementation is unknown. AIM: To identify gaps and/or redundancies in current evaluative strategies to help healthcare systems develop future evaluative frameworks for ACP. DESIGN: Systematic review. METHODS: Peer-reviewed and gray literature searches were conducted till February 2015 to answer: "What methods have healthcare systems used to evaluate implementation of advance care planning initiatives?" A PICOS framework was developed to identify articles describing the implementation and evaluation of a health system-level advance care planning initiative. Outcome measures were mapped onto a conceptual quality indicator framework based on the Institute of Medicine and Donabedian models of healthcare quality. RESULTS: A total of 46 studies met inclusion criteria for analysis. Most articles reported on single parts of a healthcare system (e.g. continuing care). The most common outcome measures pertained to document completion, followed by healthcare resource use. Patient-, family-, or healthcare provider-reported outcomes were less commonly measured. Concordance measures (e.g. dying in place of choice) were reported by only 26% of studies. The conceptual quality indicator framework identified gaps and redundancies in measurement and is presented as a potential foundation from which to develop a comprehensive advance care planning evaluation framework. CONCLUSION: Document completion is frequently used to evaluate advance care planning program implementation; capturing the quality of care appears to be more difficult. This systematic review provides health system administrators with a comprehensive summary of measures used to evaluate advance care planning and may identify gaps in evaluation within their local context.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle