The CaregiverVoice Survey: A Pilot Study Surveying Bereaved Caregivers To Measure the Caregiver and Patient Experience at End of Life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To integrate patient and caregiver feedback into end-of-life (EOL) care improvement, we tested the feasibility of a standardized, common instrument to measure care experiences across multiple settings in the last three months of life. METHODS: We developed and tested a survey, called the CaregiverVoice survey, which combined two validated questionnaires, the FAMCARE-2 and VOICES-SF. A retrospective, observational design was used to survey bereaved caregivers of decedents who had received homecare services in Ontario, Canada. RESULTS: In total, 330 surveys were completed (overall response rate of 13%, regional rates ranged from 4% to 83%). There was less than 5% missing data. Most patients received care from multiple settings in the last three months of life, including 60% for which a hospital stay was reported. The overall mean of the 19 FAMCARE-2 items was 1.7 (SD 0.7), with 72% of ratings as 1 very satisfied to 2 satisfied. On VOICES-SF items, 6% of respondents rated "all end-of-life services" as fair or poor, 24% as good, and 70% as excellent or outstanding, with variation depending on care site rated. 13% of caregivers reported that pain management was fair or poor in the last week of life. CONCLUSIONS: This pilot study provides preliminary evidence that it is feasible to capture the patient and caregiver experience at EOL using a comprehensive survey, though survey distribution method greatly affected response rates. The majority of responses rated care as excellent or very good, although several specific areas for improvement were identified.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».