ENVISIONING AND DEVELOPING A SYSTEM TO MEET LAST STAGES OF LIFE CARE NEEDS OF PATIENTS AND FAMILIES
Notice bibliographique
Résumé
A multiple-perspective qualitative study applying the Appreciative Inquiry (AI) framework was carried out with the goal of (re-)building the system of care for individuals in their last stages of life in Ontario, Canada. The “Discover” and “Dream” phases within the AI framework aimed at understanding what factors enable patients and their family caregivers to positively perceive and appropriately access available services and supports in the current system of care. 26 clinically frail elderly patients and/or their family caregivers were interviewed, and their lived experience and encounter with the system were documented and coded using grounded theory principles. Rich narratives revealed the needs of patients and caregivers, and the barriers and supports they faced while attempting to navigate Ontario’s system for care. They identified the following processes as potential platforms for positive changes: diagnosis, prognosis, assessment, access, resources, advocacy, and communication. Patients’/Caregivers’ narratives were presented to 11 expert stakeholders from different professional groupings – medical, social, legal and ethics, administration and policy – who were then interviewed as part of the “Design” and “Destiny” phases within the AI framework. Expert stakeholders considered patients/family caregivers’ lived experience in the broader context, and made recommendations on how to motivate and implement a path and vision for system change. Stakeholders commented on the need for professional training in communicating sensitive issues with patient/family, public education and awareness regarding hospice and palliative care, enhanced advocacy supports, an expanded model for applying palliative care principles, and the need for different professional sectors to work collaboratively towards these goals.
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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 | 0,019 | 0,010 |
| 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 | 0,016 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».