How healthcare systems evaluate their advance care planning initiatives: Results from a systematic review
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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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 | 0,082 | 0,324 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».