Shared Decision Making to Support the Provision of Palliative and End‐of‐Life Care in the Emergency Department: A Consensus Statement and Research Agenda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the optimal use of shared decision making (SDM) to guide palliative and end-of-life decisions in the emergency department (ED). OBJECTIVE: The objective was to convene a working group to develop a set of research questions that, when answered, will substantially advance the ability of clinicians to use SDM to guide palliative and end-of-life care decisions in the ED. METHODS: Participants were identified based on expertise in emergency, palliative, or geriatrics care; policy or patient-advocacy; and spanned physician, nursing, social work, legal, and patient perspectives. Input from the group was elicited using a time-staggered Delphi process including three teleconferences, an open platform for asynchronous input, and an in-person meeting to obtain a final round of input from all members and to identify and resolve or describe areas of disagreement. CONCLUSION: Key research questions identified by the group related to which ED patients are likely to benefit from palliative care (PC), what interventions can most effectively promote PC in the ED, what outcomes are most appropriate to assess the impact of these interventions, what is the potential for initiating advance care planning in the ED to help patients define long-term goals of care, and what policies influence palliative and end-of-life care decision making in the ED. Answers to these questions have the potential to substantially improve the quality of care for ED patients with advanced illness.
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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 | 0,317 | 0,232 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».