Common care practices among effective community-based specialist palliative care teams: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evidence has shown that, despite wide variation in models of care, community-based specialist palliative care teams can improve outcomes and reduce acute care use at end of life. The goal of this study was to explore similarities in care practices among effective and diverse specialist teams to inform the development of other community-based teams. METHODS: Interviews with 78 providers and administrators from 11 distinct community-based specialist palliative care teams from Ontario, Canada were conducted. Interviews were audio-recorded, transcribed and analysed using an inductive approach to identify common themes. RESULTS: 3 key themes across all teams emerged. First, the distinct models of care were generally summarised into 3 models: primary care and specialist providers either collaborated by transferring, sharing or consulting in care. Second, teams explicitly or implicitly followed 7 common care practices related to: specialised expertise 24/7; intrateam communication; timeliness; physical symptom and psychosocial-spiritual management; education; peace and fulfilment; and advocacy for patient preferences. Third, all teams emphasised the importance of team building, even more than using clinical tools and processes. CONCLUSIONS: Despite wide variation in models of care among community-based specialist palliative care teams, this large qualitative study identified several common themes in care practices that can guide the development of other teams.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».