Systematic review of interventions to facilitate advance care planning (ACP) in cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
21 Background: ACP refers to the process of consideration, documentation and communication of preferences for future care. ACP is crucial for patients (pts) with advanced cancer as it can guide substitute decision makers (SDM) and health care providers (HCP) to align care with preferences, thus improving quality of end-of-life care. Methods: We performed a systematic review of MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO and Cochrane (Systematic Review and Clinical Trial) databases (1995 to 2015) to identify interventions that facilitate ACP for cancer pts (documentation or discussion of advance directives, SDM or code status). We extracted data on study design, setting, subject numbers, interventions and outcomes. Study quality was assessed using a modified Downs and Black checklist. Results: Of the 64,196 unique citations identified, 10 studies met inclusion criteria for testing interventions using a pre-post or controlled trial design (median sample size 134, range 48-9105). Interventions were categorized based on target audience: health system (n = 4), pts and caregivers (n = 3) or HCP (n = 3). Types of interventions included: introduction of ACP facilitators (n = 4), reminders or prompts (n = 2), and HCP training, videos, website or pt screening (n = 1 each). Heterogeneity in study design, outcome measures and small sample sizes limited study quality and precluded meta-analysis. Prompts such as medical record or email reminders were most consistently associated with improved ACP documentation. System changes incorporating the use of ACP facilitators also improved ACP documentation in 3 out of 4 studies. Interactive HCP training significantly improved confidence to initiate ACP discussions which has been identified as a barrier to timely ACP. Pilot trials showed no significant increase in ACP with educational videos/websites directed at pts. Passive HCP education and one-off reminders were also ineffective. Conclusions: The complexity of ACP is reflected in the multitude of interventions that have been evaluated but none are ready for wide-scale adoption. Further studies of interventions such as prompts and ACP facilitators are needed to inform the best approach to improve ACP uptake in cancer pts.
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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 | 0,018 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».