P18 Advance care planning (ACP) discussions: what do they really cost?
Notice bibliographique
Résumé
Background Understanding both costs and consequences of ACP programs is important. Available economic analysis have typically reported the consequences but not the prevalence, frequency, duration and with whom ACP discussions take place. Methods We conducted an economic analysis of ACP discussions alongside a trial evaluating ACP videos, across three clinical settings (cancer, heart and kidney disease) and 18 sites in Alberta, Canada. We administered a Health Services Inventory monthly for three months. Participants were asked to recall ACP discussions with professionals from healthcare, legal, financial and spiritual sectors. Results 241 participants (36.1% female; average age, 66 ± 12.2 years) were interviewed at baseline with 95.0% follow-up over the three months. Participants across cancer (n=36), heart disease (n=24), and renal disease (n=40) settings had in total 100 ACP discussions with professionals from healthcare (n= 58), spiritual (n= 14), legal (n=19) and financial (n=9) sectors. The discussions averaged 20.4 minutes and resulted in completion of 16 Goals of Care Designation GCDs, 14 Personal Directives and 9 financial documents. Discussions mostly occurred outside home (n=82, 80.4%) and patients were almost always accompanied by a family member/friend (n=99, 97%). Conclusion(s) Compensating professionals to engage in ACP discussions represents a substantial segment of ACP program cost. Patients and their family/friends also incur costs travelling to and taking time for appointments. Assessing cost-effectiveness of ACP requires program costs in addition to consequences. Patient engagement likewise benefits from understanding the nature and personal costs of these discussions. These data may help professionals advocate for commensurate compensation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».