Process Mapping to Examine How Goals of Care Discussions and Decisions about Life-Sustaining Treatments Occur On Medical Wards: A MultiCenter Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Poor quality communication about goals of care with seriously ill, hospitalized patients is associated with substantial discordance between prescribed medical orders for life-sustaining treatment and patients’ stated preferences. Designing tailored solutions to this discordance requires a better understanding of this communication process. Objective To acquire a detailed understanding of the process of communication about goals of care and decision making about life-sustaining treatments for hospitalized patients, and to seek opportunities for improvement. Setting Medical wards of three university-affiliated teaching hospitals in Canada. Method At each site, we used drop-in sessions and one-on-one interviews to consult with health care workers on eligible wards to create cross-functional (swim lane) maps of the process of communication about goals of care and decision making about life-sustaining treatments. Healthcare workers were also asked about barriers to this process to enable the identification of opportunities for improvement. Results A total of 112 healthcare workers provided input into the creation of process maps across the three sites. Common elements across sites were that: (1) physicians play a central role, (2) the full process for a given patient involves several interactions amongst members of the interprofessional team, and (3) the process is iterative. We also noted between-site variations in the location of GoC discussions and the extent to which trainees and multi-disciplinary team members were involved. Finally, we identified several key barriers that may serve as targets for future quality improvement efforts: suboptimal location of conversations, insufficient support of physician learners in goals-of-care conversations, and incomplete engagement of the interprofessional team. Conclusion Efforts to improve the quality of goals-of-care discussions and decision making about life-sustaining treatments in the hospital setting need to account for the central role played by physicians in the process but can be enhanced if they can more fully engage the inter-professional health care team.
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 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 | 0,021 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».