Advance Care Planning: Understanding Clinical Routines and Experiences of Interprofessional Team Members in Diverse Health Care Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interprofessional health care team members consider advance care planning (ACP) to be important, yet gaps remain in systematic clinical routines to support ACP. A clearer understanding of the interprofessional team members' perspectives on ACP clinical routines in diverse settings is needed. METHODS: One hundred eighteen health care team members from community-based clinics, long-term care facilities, academic clinics, federally qualified health centers, and hospitals participated in a 35-question, cross-sectional online survey to assess clinical routines, workflow processes, and policies relating to ACP. RESULTS: Respondents were 53% physicians, 18% advanced practice nurses, 11% nurses, and 18% other interprofessional team members including administrators, chaplains, social workers, and others. Regarding clinical routines, respondents reported that several interprofessional team members play a role in facilitating ACP (ie, physician, social worker, nurse, others). Most (62%) settings did not have, or did not know of, policies related to ACP documentation. Only 14% of settings had a patient education program. Two-thirds of the respondents said that addressing ACP is a high priority and 85% felt that nonphysicians could have ACP conversations with appropriate training. The clinical resources needed to improve clinical routines included training for providers and staff, dedicated staff to facilitate ACP, and availability of patient/family educational materials. CONCLUSION: Although interprofessional health care team members consider ACP a priority and several team members may be involved, clinical settings lack systematic clinical routines to support ACP. Patient educational materials, interprofessional team training, and policies to support ACP clinical workflows that do not rely solely on physicians could improve ACP across diverse clinical settings.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».