Evaluation of the Quality of Dying and Death Questionnaire in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE A culturally appropriate, patient-centered measure of the quality of dying and death is needed to advance palliative care in Africa. We therefore evaluated the Quality of Dying and Death Questionnaire (QODD) in a Kenyan hospice sample and compared item ratings with those from a Canadian advanced-cancer sample. METHODS Caregivers of deceased patients from three Kenyan hospices completed the QODD. Their QODD item ratings were compared with those from 602 caregivers of deceased patients with advanced cancer in Ontario, Canada, and were correlated with overall quality of dying and death ratings. RESULTS Compared with the Ontario sample, outcomes in the Kenyan sample (N = 127; mean age, 48.21 years; standard deviation, 13.57 years) were worse on 14 QODD concerns and on overall quality of dying and death ( P values ≤ .001) but better on five concerns, including interpersonal and religious/spiritual concerns ( P values ≤ .005). Overall quality of dying was associated with better patient experiences with Symptoms and Personal Care, interpersonal, and religious/spiritual concerns ( P values < .01). Preparation for Death, Treatment Preferences, and Moment of Death items showed the most omitted ratings. CONCLUSION The quality of dying and death in Kenya is worse than in a setting with greater PC access, except in interpersonal and religious/spiritual domains. Cultural differences in perceptions of a good death and the acceptability of death-related discussions may affect ratings on the QODD. This measure requires revision and validation for use in African settings, but evidence from such patient-centered assessment tools can advance palliative care in this region.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».