Providing Data-Driven Equitable Palliative and End-of-Life Care for Structurally Vulnerable Populations: A Pilot Survey of Information Management Strategies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Considerable gains are being made in data-driven efforts to advance quality improvement in health care. However, organizations providing hospice-oriented palliative care for structurally vulnerable persons with terminal illnesses may not have the enabling data infrastructure or framework to derive such benefits. METHODS: We conducted a pilot cross-sectional qualitative study involving a convenience sample of hospice organizations across North America providing palliative care services for structurally vulnerable patients. Through semistructured interviews, we surveyed organizations on the types of data collected, the information systems used, and the challenges they faced. RESULTS: We contacted 13 organizations across North America and interviewed 9. All organizations served structurally vulnerable populations, including the homeless and vulnerably housed, socially isolated, and HIV-positive patients. Common examples of collected data included the number of referrals, the number of admissions, length of stay, and diagnosis. More than half of the organizations (n = 5) used an electronic medical record, although none of the record systems were specifically designed for palliative care. All (n = 9) the organizations used the built-in reporting capacity of their information management systems and more than half (n = 6) augmented this capacity with chart reviews. DISCUSSION: A number of themes emerged from our discussions. Present data collection is heterogeneous, and storage of these data is highly fragmented within and across organizations. Funding appeared to be a key enabler of more robust data collection and use. Future work should address these gaps and examine opportunities for innovative ways of analysis and reporting to improve care for structurally vulnerable populations.
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 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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».