Using the “Surprise Question” in Nursing Homes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The "Surprise Question" (SQ) is often used to identify patients who may benefit from a palliative care approach. The time frame of the typical question (a 12-month prognosis) may be unsuitable for identifying residents in nursing homes since it may not be able to differentiate between those who have a more imminent risk of death within a cohort of patients with high care needs. OBJECTIVE: To examine the accuracy and acceptability of 3 versions of the SQ with shortened prognostication time frames (3 months, 6 months, and "the next season") in the nursing home setting. DESIGN: A prospective mixed-methods study. SETTING/PARTICIPANTS: Forty-seven health-care professionals completed the SQ for 313 residents from a nursing home in Ontario, Canada. A chart audit was performed to evaluate the accuracy of their responses. Focus groups and interviews were conducted to examine the participants' perspectives on the utility of the SQ. RESULTS: Of the 301 residents who were included in the analysis, 74 (24.6%) deaths were observed during our follow-up period. The probability of making an accurate prediction was highest when the seasonal SQ was used (66.7%), followed by the 6-month (58.9%) and 3-month (57.1%) versions. Despite its high accuracy, qualitative results suggest the staff felt the seasonal SQ was ambiguous and expressed discomfort with its use. CONCLUSION: The SQ with shortened prognostication periods may be useful in nursing homes and provides a mechanism to facilitate discussions on palliative care. However, a better understanding of palliative care and increasing staff's comfort with prognostication is essential to a palliative care approach.
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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 | 0,039 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».