Measuring engagement in advance care planning: a cross-sectional multicentre feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the feasibility, acceptability and clinical sensibility of a novel survey, the advance care planning (ACP) Engagement Survey, in various healthcare settings. SETTING: A target sample of 50 patients from each of primary care, hospital, cancer care and dialysis care settings. PARTICIPANTS: A convenience sample of patients without cognitive impairment who could speak and read English was recruited. Patients 50 and older were eligible in primary care; patients 80 and older or 55 and older with clinical markers of advanced chronic disease were recruited in hospital; patients aged 19 and older were recruited in cancer and renal dialysis centres. OUTCOMES: We assessed feasibility, acceptability and clinical sensibility of the ACP Engagement Survey using a 6-point scale. The ACP Engagement Survey measures ACP processes (knowledge, contemplation, self-efficacy and readiness) on 5-point Likert scales and actions (yes/no). RESULTS: 196 patients (38-96 years old, 50.5% women) participated. Mean (±SD) time to administer was 48.8±19.6 min. Mean acceptability scores ranged from 3.2±1.3 in hospital to 4.7±0.9 in primary care, and mean relevance ranged from 3.5±1.0 in hospital to 4.9±0.9 in dialysis centres (p<0.001 for both). The mean process score was 3.1±0.6 and the mean action score was 11.2±5.6 (of a possible 25). CONCLUSIONS: The ACP Engagement Survey demonstrated feasibility and acceptability in outpatient settings but was less feasible and acceptable among hospitalised patients due to length. A shorter version may improve feasibility. Engagement in ACP was low to moderate.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».