General practice physicians’ and nurses’ self-reported multidisciplinary end-of-life care: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: General practitioners (GPs) and general practice nurses (GPNs) face increasing demands to provide end-of-life care (EoLC) as the population ages. To enhance primary palliative care (PC), the care they provide needs to be understood to inform best practice models of care. OBJECTIVE: To provide a comprehensive description of the self-reported role and performance of GPs and GPNs in (1) specific medical/nursing roles, (2) communication, (3) care co-ordination, (4) access and out-of-hours care, and (5) multidisciplinary care. METHOD: Systematic literature review. Data included papers (2000 to 2017) sought from Medline, Psychinfo, Embase, Joanna Briggs Institute and Cochrane databases. RESULTS: From 6209 journal articles, 29 reviewed papers reported the GPs' and GPNs' role in EoLC or PC practice. GPs report a central role in symptom management, treatment withdrawal, non-malignant disease management and terminal sedation. Information provision included breaking bad news, prognosis and place of death. Psychosocial concerns were often addressed. Quality of communication depended on GP-patient relationships and GP skills. Challenges were unrealistic patient and family expectations, family conflict and lack of advance care planning. GPs often delayed end-of-life discussions until 3 months before death. Home visits were common, but less so for urban, female and part-time GPs. GPs co-ordinated care with secondary care, but in some cases parallel care occurred. Trust in, and availability of, the GP was critical for shared care. There was minimal reference to GPNs' roles. CONCLUSIONS: GPs play a critical role in palliative care. More work is required on the role of GPNs, case finding and models to promote shared care, home visits and out-of-hours services.
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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 | 0,010 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».