Primary care clinicians’ confidence, willingness participation and perceptions of roles in advance care planning discussions with patients: a multi-site survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who engage in advance care planning (ACP) are more likely to receive health care that is concordant with their goals at the end of life. Little discussion of ACP occurs in primary care. OBJECTIVE: The objective of this study was to describe primary care clinicians' perspectives on having ACP conversations with their patients. METHODS: We conducted a survey of family physicians and non-physician clinicians in primary care in 2014-2015. We compared family physicians and non-physician clinicians on willingness, confidence, participation and acceptability for other clinicians to engage in six aspects of ACP (initiating, exchanging information, decision coaching, finalizing plans, helping communicate plans with family members and other health professionals) on scales from 0 = not at all/extremely unacceptable to 6 = very/all the time/extremely acceptable. RESULTS: The response rate was 72% (n = 117) among family physicians and 69% (n = 64) among non-physician clinicians. Mean ratings (standard deviation [SD]) of willingness were high (4.5 [1.4] to 5.0 [1.2] for physicians; 3.4 [1.8] to 4.6 [1.6] non-physician clinicians). There was little participation (mean ratings 2.4 [1.7] to 2.7 [1.6] for physicians, 1.0 [1.5] to 1.4 [1.7] for non-physician clinicians). Non-physician clinicians rated confidence statistically significantly lower than physicians for all ACP aspects. Acceptability for non-physician clinician involvement was high in both groups (mean acceptability ratings greater than 4). CONCLUSION: Current engagement of primary care clinicians in ACP is low. Given the high willingness and acceptability for non-physician clinician involvement, increasing the capacity of non-physician clinicians could enable uptake 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».