Caregiver preparedness for death in dementia: an evaluation of existing tools
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Death preparedness amongst family caregivers (CG) is a valuable and measurable concept. Preparedness predicts CG outcomes in bereavement and is modifiable through a palliative approach which includes advance care planning (ACP) interventions. Improving death preparedness is important for CGs of persons with dementia (PwD) whom are more likely to develop negative outcomes in bereavement, and experience less than adequate palliative care. However, the adequacy of existing tools to measure death preparedness in CGs of PwD is unknown, which limits intervention design and prospective evaluation of ACP effectiveness.Methods: We conducted a review and evaluation of existing tools measuring the attribute domains and traits of CG death preparedness. Literature was searched for articles describing caregiving at end of life (EOL). Measurement tools were extracted, screened for inclusion criteria, and data extracted regarding: conceptual basis, population of development, and psychometrics. Tool content was compared to preparedness domains/traits to assess congruency and evaluate the adequacy of tools as measures of death preparedness for CGs of PwD.Results: Authors extracted 569 tools from articles, retaining seven tools for evaluation. The majority of tools, n = 5 (70%) did not sample all preparedness domains/traits. Few tools had items specific to EOL; only one tool had a specific item questioning CG preparedness for death, and only one tool had items specific to dementia.Conclusion: Limitations in existing tools suggest they are not adequate measures of death preparedness for CGs of PwD. Consequently, the authors are currently developing a questionnaire to be titled, ‘Caring Ahead’ for this purpose.
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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 | 0,113 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».