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Enregistrement W2993780115 · doi:10.5770/cgj.22.377

Advance Care Planning and Decision-Making in a Home-Based Primary Care Service in a Canadian Urban Centre

2019· article· en· W2993780115 sur OpenAlexafffundvenueabout
Madison Huggins, Margaret J. McGregor, Michelle Cox, Katie Bauder, Jay Slater, Clarissa Yap, Laurie Mallery, Paige Moorhouse, Conrad H. Rusnak

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensDalhousie UniversityVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésMedicineDocumentationAdvance care planningLogistic regressionPsychological interventionObservational studyMedical recordPalliative careFamily medicineGerontologyMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Advance care planning (ACP) is a process that enables individuals to describe, in advance, the kind of health care they would want in the future, and has been shown to reduce hospital-based interventions at the end of life. Our goal was to describe the current state of ACP in a home-based primary care program for frail homebound older people in Vancouver, Canada. We did this by identifying four key elements that should be essential to ACP in this program: frailty stage, documentation of substitute decision-makers, and decision-making with regard to both resuscitation (i.e., do not resuscitate (DNR)) and hospitalization (i.e., do not hospitalize (DNH)). While these elements are an important part of the ACP process, they are often excluded from common practice. METHODS: This was a cross-sectional, observational study of data abstracted from 200 randomly selected patient electronic medical records between July 1 and September 30, 2017. We describe the association between demographic characteristics, comorbidities, and four key elements of ACP documentation and decision-making as documented in the clinical record using bivariate comparison, a logistic regression model and multiple logistic regression analysis. RESULTS: In 73% (n=146) of the patient records, there was no explicit documentation of frailty stage. Sixty-four per cent had documentation of a substitute decision-maker. Of those who had their preferences documented, 90.6% (n=144/159) indicated a preference for DNR, and 23.6% (n=29/123) indicated a preference for DNH. In multiple regression modeling, a diagnosis of dementia and older age were associated with documentation of a DNR preference, adjusted odds ratio (AOR) = 4.79 (95% CI 1.37, 16.71) and AOR = 1.14 (95% CI 1.05, 1.24), respectively. Older age, male sex, and English identified as the main language spoken were associated with a DNH preference. AOR = 1.17 (95% CI 1.06, 1.28), AOR = 4.19 (95% CI 1.41, 12.42), and AOR = 3.42 (95% CI 1.14, 10.20), respectively. CONCLUSIONS: Clinician documentation of some elements of ACP, such as identification of a substitute decision-maker and resuscitation status, have been widely adopted, while other elements that should be considered essential components of ACP, such as frailty staging and preferences around hospitalization, are infrequent and provide an opportunity for practice improvement initiatives. The significant association between language and ACP decisions suggests an important role for supporting cross-cultural fluency in the ACP process.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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