OP64 Examining patient-reported barriers to talking about advance care planning (ACP) with family physicians: a multi-site survey
Notice bibliographique
Résumé
Background Advance care planning (ACP) can improve satisfaction with end-of-life care among patients and families and reduce unwanted treatments. Primary care is an ideal setting in which to facilitate ACP. This study analyzed the reasons why patients find it difficult to discuss ACP with their family physicians. Methods A self-completed, validated questionnaire about four ACP engagement behaviours and barriers was administered to patients aged 50 and older in 20 family practices in Canada. The questionnaire included an open-ended question about what makes it difficult to talk about ACP with the family physician. Four authors analysed the open-ended comments using thematic content analysis. Results 810 patients (mean age=66, 55.6% female) participated. Of the 53% (n=428) of patients who had talked to someone about end-of-life medical treatments, only 18% (n=75) had talked with their family physician. Patients identified the following barriers to ACP conversations: 1) They feel too young, healthy and well; 2) They abdicate responsibility to their physician; 3) They worry about a negative impact of ACP on the physician relationship; 4) Inadequate time during appointments; 5) They feel ACP is emotionally difficult to discuss with their physician. Conclusions Our findings suggest that patients need help preparing for ACP conversations, both to change the perception that ACP conversations only occur at the end-of-life and to normalize these discussions between patients and physicians. There is an opportunity for family physicians, who have longstanding relationships and frequent visits with patients, to have ACP conversations.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».