Stakeholders’ views on identifying patients in primary care at risk of dying: a qualitative descriptive study using focus groups and interviews
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle