Barriers to and enablers of advance care planning with patients in primary care: Survey of health care providers.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify barriers to and enablers of advance care planning (ACP) perceived by physicians and other health professionals in primary care. DESIGN: Cross-sectional, self-administered survey. SETTING: Ontario, Alberta, and British Columbia. PARTICIPANTS: Family physicians (n = 117) and other health professionals (n = 64) in primary care. MAIN OUTCOME MEASURES: Perceived barriers relating to the clinician, characteristics of patients, and system factors, rated on a 7-point scale from 0 (not at all) to 6 (an extreme amount), and enablers reported using an open-ended question. RESULTS: Between November 2014 and June 2015, questionnaires were returned by 72.2% (117 of 162) of family physicians and 68.8% (64 of 93) of the other health professionals. Physicians rated insufficient time, inability to electronically transfer the advance care plan across care settings, decreased interaction with patients near the end of life owing to transfer of care, and patients' difficulty understanding limitations and complications of treatment options as the highest barriers. Other health professionals additionally identified their own lack of knowledge and difficulty accessing the physician as barriers. Themes identified as enablers included greater public engagement, clinician attitudes, creating capacity for clinicians, integrating ACP into practice, and system and policy supports. CONCLUSION: In primary care, there are barriers to engaging patients in ACP at the patient, provider, and system levels that could potentially be addressed through the informed development of multifaceted interventions.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».