Stakeholders’ views on identifying patients in primary care at risk of dying: a qualitative descriptive study using focus groups and interviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Strategies have been developed for use in primary care to identify patients at risk of declining health and dying, yet little is known about the perceptions of doing so or the broader implications and impacts. AIM: To explore the acceptability and implications of using a primary care-based electronic medical record algorithm to help providers identify patients in their practice at risk of declining health and dying. DESIGN AND SETTING: Qualitative descriptive study in Ontario and Nova Scotia, Canada. METHOD: Six focus groups were conducted, supplemented by one-on-one interviews, with 29 healthcare providers, managers, and policymakers in primary care, palliative care, and geriatric care. Participants were purposively sampled to achieve maximal variation. Data were analysed using a constant comparative approach. RESULTS: Six themes were prevalent across the dataset: early identification is aligned with the values, aims, and positioning of primary care; providers have concerns about what to do after identification; how we communicate about the end of life requires change; early identification and subsequent conversations require an integrated team approach; for patients, early identification will have implications beyond medical care; and a public health approach is needed to optimise early identification and its impact. CONCLUSION: Stakeholders were much more concerned with how primary care providers would navigate the post-identification period than with early identification itself. Implications of early identification include the need for a team-based approach to identification and to engage broader communities to ensure people live and die well post-identification.
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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 | 0,022 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».