Residents’ reflections on end-of-life conversations: how a palliative care clinical rotation creates meaningful learning opportunities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Good communication at the end-of-life is important for patient outcomes and satisfaction. However, many healthcare providers are hesitant to engage in these conversations due to inadequate training. Classroom and bedside palliative care training have been effective in improving resident communication with patients at the end-of-life, yet the educational mechanisms that promote development remain uncharacterized. The purpose of this study was to better understand how family medicine residents are trained to have goals of care (GOC) conversations during a clinical rotation at a specialized palliative care center. METHODS: We conducted 15 semi-structured interviews with first- and second-year family medicine residents who completed a 4-week palliative care rotation at a specialized palliative care center between July 2013 and June 2014. We asked residents about their educational experiences during the rotation, which included both inpatient and home-visit experiences. Using thematic analysis, we identified and described recurrent experiences reported by participants related to their exposure to and development of GOC conversations. RESULTS: Participants reported feeling more comfortable approaching GOC conversations at the end of the rotation. Residents noted two elements of their training experience that may have facilitated this development: a constructive learning environment that included time and support during and after GOC conversations, and learning activities that provided various levels of supervision and independence. CONCLUSIONS: A palliative care rotation may be an optimal environment for developing GOC conversation skills. Direct observation of learners and fewer time pressures provide important opportunities for mentoring, support, feedback and reflection, which were all noted to facilitate GOC conversation development.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».