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Enregistrement W3021538412 · doi:10.1136/spcare-2019-acpicongressabs.27

OP27 Implementation of the serious illness care programin the hospital setting: emerging results of a multi-site quality improvement collaborative

2019· article· en· W3021538412 sur OpenAlexaffabout
Jessica Simon, J Semenchuk, Fiona Dunne, Irene Ma, J Singh, Marilyn Swinton, Dev Jayaraman, Andrew Lagrotteria, Jiaxin You

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationMedicineIntervention (counseling)PerceptionQuality managementHealth careFamily medicineMedical emergencyNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Seriously ill, hospitalized patients often receive treatment that is not aligned with their values and goals. The Serious Illness Care Program (SICP) is a multi-faceted health system intervention aimed at enabling more person-centered conversations about goals-of-care (GoC) with patients who have serious, life-limiting illness. Methods We conducted a multi-site quality improvement study to adapt and implement the SICP on the medical wards of 3 Canadian hospitals. Our primary outcome measure was the change in patient or family member responses to the validated question: “Over the past 2 days, how much have you felt heard and understood?” (1=not at all; 5=completely) before versus after a conversation about GoC with a clinician trained in the use of the Serious Illness Conversation Guide (SICG). At one site, we also examined health resource use before and after implementation. Results With phased implementation across sites, we trained 57 clinicians in use of the SICG, delivered conversations using the SICG to 205 patients (mean age 76 years), or their family members. Of these conversations, 139 were documented in the electronic medical record. After these guided conversations, participants felt more heard and understood (increase of 0.4 ± 1.1 points; P=0.005). Compared to historical controls, conversations using the SICG were associated with a reduction in length of stay as an acute care patient (5 vs. 19 days, P=0.001). Conclusion The SICP was associated with improvement in patients’ and family members’ perception of being heard and understood by their healthcare team and a reduction in health resource use.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,403 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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