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Enregistrement W2891608769 · doi:10.1089/jpm.2018.0307

Evolution and Predictors of Patient–Caregiver Concordance on States of Life-Sustaining Treatment Preferences over Terminally Ill Cancer Patients' Last Six Months of Life

2018· article· en· W2891608769 sur OpenAlexfundno aff
Fur‐Hsing Wen, Wen‐Chi Chou, Jen‐Shi Chen, Wen‐Cheng Chang, Chia‐Hsun Hsieh, Siew Tzuh Tang

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health Research InstitutesMcGill University
Mots-clésConcordanceMedicinePreferenceDistressClinical psychologyInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient-caregiver concordance on end-of-life (EOL) care preferences is poor, but changes in this concordance have not been longitudinally explored as patient death approaches, potentially distorting the extent of concordance. Cross-sectional studies cannot disentangle whether the extent of concordance is facilitated or hindered by dyads' specific preferences, prognostic awareness, physical and psychological well-being, and quality of life, or whether these variables were enhanced or worsened by patient-caregiver concordance on EOL care preferences. OBJECTIVE: To examine the evolution of and factors facilitating or hindering patient-caregiver concordance on life-sustaining treatment (LST) preferences over cancer patients' last six months. DESIGN: Longitudinal study design. METHODS/SUBJECTS: Patient-caregiver concordance on LST preference states (patterns) was examined among 215 cancer patient-caregiver dyads in patients' last six months by hidden Markov modeling. Concordance on LST preference states was determined by percent agreement and kappa coefficients. Predictors of concordance on LST preference states were tested by hierarchical generalized linear modeling with logistic regression, with concordance and time-varying, modifiable independent variables arranged in a distinct time sequence. RESULTS: Patient-caregiver concordance on LST preference states was poor and improved only slightly over cancer patients' last six months. Concordance on LST preference states was significantly more likely in patients with greater physical symptom distress. Caregivers were more likely to concur with their relative's LST preference states if caregivers uniformly rejected all LSTs or accepted nutritional support while rejecting other aggressive LSTs for their relative. DISCUSSION/CONCLUSION: Patient symptom distress and caregiver rejection of aggressive LSTs predicted greater patient-caregiver concordance on LST preference states in patients' last six months. To encourage patients and caregivers to discuss LST preferences, clinicians should facilitate caregivers' understanding of patients' LST preferences and LST efficacy at EOL and adjustment to their beloved's inevitable death when his/her physical symptoms still wax and wane, thus providing personalized and value-concordant EOL care for dying cancer patients.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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