Opportunities to improve end-of-life communication and decision-making for seriously ill hospitalised patients and their families
Notice bibliographique
Résumé
In face-to-face interviews with seriously ill patients and/or their family members, we used a validated questionnaire to assess key components of in-hospital end-of-life (EOL) communication and decision-making at 11 Canadian hospitals. We report preliminary data from 123 seriously ill hospitalised patients (age 80±9 years, mean±SD) and 77 family members (age 62±13 years). Patients rated being comfortable and minimising suffering as 8.8±2.5 (1=not at all important; 10=very important) and avoidance of being attached to machines as 7.5±3.5. Nearly 50% of participants reported that a decision was made in hospital about the use of life-sustaining treatments (LST) in the event of a life-threatening deterioration. However, when patients were asked about EOL communication with their in-hospital care providers, only 8 (6.5%) reported receiving a disclosure of prognosis, 37 (30.1%) received information about comfort measures to control symptoms, 15 (12.2%) were asked what was important to them when considering decisions about EOL care, and 16 (13.0%) had discussed the risks and benefits of life-sustaining treatments (LST) with a physician. In family members who were asked about EOL communication regarding their relative (the patient), 12 (15.6%) received a disclosure of prognosis, 24 (31.2%) received information about comfort measures, 12 (15.6%) were asked what was important to them when considering decisions about EOL care for their relative, and 11 (14.3%) had discussed risks and benefits of LST with a physician. There are many opportunities to improve the quality of EOL communication and decision-making with seriously ill hospitalised patients and their families.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».