Strategies to facilitate shared decision‐making in long‐term care
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to explore shared decision-making among residents, their families and staff to determine relevant strategies to support shared decision-making in long-term care (LTC). BACKGROUND: Meaningful engagement of long-term care home (LTCH) residents and their families in care decisions is key in the provision of quality of care. Shared decision-making is an interprofessional approach to increasing resident and family engagement in care decisions which can lead to higher quality decisions, more relevant care interventions and greater resident, family, and staff satisfaction. Despite these advantages, shared decision-making has not been widely implemented in practice in LTC. METHODS: The study took place in one LTCH in Toronto, Ontario, Canada. A qualitative descriptive design was used to explore how residents, family members and staff described how they collaborate when making decisions concerning resident care, and their perceptions of facilitators and challenges to a collaborative approach to decision-making. Individual interviews were conducted with nine participants: residents, families and staff. Data were analysed using content and thematic analysis. FINDINGS: Four main themes that described resident, family and staff perspectives of shared decision-making were as follows: (a) oral communication pathways for information sharing; (b) supporting resident decision-making autonomy; (c) relational aspects of care facilitate shared decision-making; and (d) lack of effective communication creates barriers to shared decision-making. CONCLUSION: As the demand for LTC continues to increase, it is crucial that healthcare providers engage in collaborative, relational practices that foster high-quality resident care. While a relational approach to care can facilitate shared decision-making, there are opportunities to further cultivate shared decision-making in LTCHs through more effective communication and collaboration. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Understanding how information is shared and decisions are made can facilitate shared decision-making in LTCHs. The strategies identified from this study could be further co-developed and implemented in LTCHs.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
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 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».