How do professionals assess the quality of life of children with advanced cancer receiving palliative care, and what are their recommendations for improvement?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is known that information regarding the quality of life of a patient is central to pediatric palliative care. This information allows professionals to adapt the care and support provided to children and their families. Previous studies have documented the major areas to be investigated in order to assess the quality of life, although it is not yet known what operational criteria or piece of information should be used in the context of pediatric palliative care. The present study aims to: 1) Identify signs of quality of life and evaluation methods currently used by professionals to assess the quality of life of children with cancer receiving palliative care. 2) Collect recommendations from professionals to improve the evaluation of quality of life in this context. METHODS: We selected a qualitative research design and applied an inductive thematic content analysis to the verbal material. Participants included 20 members of the Department of Hematology-Oncology at CHU Sainte-Justine from various professions (e.g. physicians, nurses, psychosocial staff) who had cared for at least one child with cancer receiving palliative care in the last year. RESULTS: Professionals did not have access to pre-established criteria or to a defined procedure to assess the quality of life of children they followed in the context of PPC. They reported basing their assessment on the child's non-verbal cues, relational availability and elements of his/her environment. These cues are typically collected through observation, interpretation and by asking the child, his/her parents, and other members of the care. To improve the assessment of quality of life professionals recommended optimizing interdisciplinary communication, involving the child and the family in the evaluation process, increasing training to palliative care in hematology/oncology, and developing formalized measurement tools. CONCLUSION: The formulation of explicit criteria to assess the quality of life in this context, along with detailed recommendations provided by professionals, support the development of systematic measurement strategy. Such a strategy would contribute to the development of common care goals and further facilitate communication between professionals and with the family.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».