An exploratory study of interprofessional collaboration in end-of-life decision-making beyond palliative care settings
Notice bibliographique
Résumé
As healthcare delivery becomes increasingly interprofessional, it is imperative to identify opportunities for effective collaboration and coordination of care. Drawing on a Canadian qualitative study that adopted a constant comparative method based on the grounded theory approach, we report how healthcare providers' (HCPs) personal experiences and professional roles intersect with system factors in hindering or enhancing their ability to support patients and families in planning for end-of-life (EOL) care. We used a criterion-based sampling strategy and sought HCPs who had direct experience engaging patients and families in complex healthcare decisions on: (1) initiating, withholding, or withdrawing treatment; (2) care planning; and/or (3) discharge planning. Interviews sought to understand what HCPs perceived as individual, (inter)professional, and system factors that might hinder, promote, or enhance support for patients/families. We present four major intersecting themes from in-depth interviews with 28 HCPs across acute, long-term, and community care settings that represent three barriers and one facilitator: discomfort with death and dying, confusion about role responsibility, lack of coordinated care, and importance of interprofessional teamwork. Attending to system power hierarchy, we explore interprofessional strategies to support patients' and families' care experiences and promote team-based decision-making. We recommend an interprofessional team approach to facilitate EOL decision-making across care settings and before death becomes imminent. Increasing educational initiatives and developing tools that focus on interprofessional collaboration may help HCPs to understand each other's roles and perspectives, so that they can work together to provide a more coherent and coordinated approach to EOL decision-making.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».