How, When and Where to Discuss Do Not Resuscitate: A Prospective Study to Compare the Perceptions and Preferences of Patients, Caregivers, and Health Care Providers in a Multidisciplinary Lung Cancer Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Do Not Resuscitate (DNR) is a significant but challenging part of end-of-life discussions when dealing with incurable lung cancer patients. We have explored the perceptions and preferences of patients, their caregivers (CGs), and health care providers (HCPs) and the current practice and opinions on DNR discussions in a multidisciplinary lung cancer clinic. MATERIALS AND METHODS: This is a prospective descriptive study with a mixed quantitative and qualitative methodology to capture perceptions of the participants. To obtain a rich description of participant responses to questionnaire items, we employed a 'think aloud' process that prompted participants to immediately verbalize their thoughts when responding to questionnaire items. We used content analysis and constant comparison techniques to identify, code and categorize primary themes in the captured data. RESULTS: Ten patients with advanced-stage lung cancer; nine CGs from the lung clinic and ten HCPs from the Thoracic Disease Site Group (DSG) were enrolled in the study. Most patients had only a limited understanding of DNR. Most CGs had a fair to good understanding of DNR. Most HCPs perceived their patients to have understood DNR most of the time. When patients were interviewed, a theme of "anticipated discussion" about DNR was identified. Patients and CGs expressed having faith in the system and responsible physicians as to when to discuss DNR. HCPs embraced a clinician preference-based decision-making approach to engaging in DNR discussions. They desired more resources, more knowledge, more structure and more time to discuss DNR. Most HCPs felt that it would be worth conducting a prospective clinical trial to determine the best time to discuss DNR. CONCLUSIONS: This pilot study provides a unique mixed quantitative and qualitative understanding of the perceptions of patients with lung cancer and their CGs and HCPs regarding DNR discussion. Our findings will help further the development of evidence-based guidelines and a broad prospective study that would have important implications for policies and practices around DNR discussions in order to reduce the emotional pain of dying patients, their CGs and HCPs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».