PS1 - 163 Engaging in Difficult Discussions with Neuro-Oncology Patients: A Case Conference Based Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Due to the non-curative nature of high grade brain tumours “difficult discussions” about goals of care, advance care planning, palliative care, and end of life are inherent to the practice of the neuro-oncology team. Clinician and patient barriers are common and may include anxiety about destroying hope, lack of readiness to discuss end of life topics, difficulty managing emotional responses, and concerns over competency in facilitating difficult discussions. Nonetheless, clinician comfort and skill in facilitating these discussions is critical and can impact patient perception of illness, coping response, and ability to make decisions about care. Methods At our regional cancer centre, a novel quality improvement initiative was designed to bring monthly case presentation of “difficult discussions” into a pre-existing weekly multi-disciplinary case conference (MCC). We will describe the rationale and developmental processes behind this initiative. Roughly 15 neuro-oncology clinicians attended each case conference, with guest attendance from palliative care and psychosocial oncology. Clinician groups represented included physicians (77%), nurses (8%), nurse practitioners (10 %), and occupational therapists (5%). Baseline and monthly surveys were administered to determine clinicians’ self- rated practices, skills, and attitudes towards “difficult discussions”. Results Early findings indicate that the initiative has been well-received. Physicians indicated highest levels of agreement with the statement “I feel that having difficult discussions is part of my responsibility”. Non physician groups indicated the greatest agreement that the intervention is beneficial to their practice. Discussion: Our challenges and successes may help guide others to incorporate a similar initiative at disease-site meetings.
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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 | 0,020 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».