Protocol for a Cluster Randomized Trial Comparing Team-Based to Clinician-Focused Implementation of Advance Care Planning in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: For many patients, primary care is an appropriate setting for advance care planning (ACP). ACP focuses on what matters most to patients and ensuring health care supports patient-defined goals. ACP may involve interactions between a clinician and a patient, but for seriously ill patients ACP could be managed by a team. Methods: We are conducting a cluster randomized trial comparing team-based to clinician-focused ACP using the Serious Illness Care Program (SICP) in 42 practices recruited from 7 practice-based research networks (PBRNs). Practices were randomized to one of the two models. Patients are referred to the study after engaging in ACP in primary care. Our target enrollment is 1260 subjects. Patient data are collected at enrollment, six months and one year. Primary outcomes are patient-reported goal-concordant care and days at home. Secondary outcomes include additional patient measures, clinician/team experience, and practice-level measures of SICP implementation. Study Implementation: This trial was designed and is conducted by the Meta-network Learning and Research Center (Meta-LARC), a consortium of PBRNs focused on integrating engagement with patients, families, and other stakeholders into primary care research and practice. The trial pairs a comparative effectiveness study with implementation of a new program and is designed to balance fidelity to the assigned model with flexibility to allow each practice to adapt implementation to their environment and priorities. Our dissemination will report the results of comparing the two models and the implementation experience of the practices to create guidance for the spread of ACP in primary care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».