Does the public feel prepared to be substitute decision-makers? Gaps in preparedness and support for a high school curriculum: a national survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substitute decision-makers (SDMs) make decisions on behalf of patients who do not have capacity, in line with previously expressed wishes, values and beliefs. However, miscommunications and poor awareness of previous wishes often lead to inappropriate care. Increasing public preparedness to communicate on behalf of loved ones may improve care in patients requiring an SDM. METHODS: We conducted an online survey in January 2019 with a representative sample of the Canadian population. The primary outcome was self-reported preparedness to be an SDM. The secondary outcome was support for a high school curriculum on the role of SDMs. The effect of socio-demographics, known enablers and barriers to acting as an SDM, and attitudes towards a high school curriculum were assessed using multivariate analysis. RESULTS: Of 1,000 participants, 53.1% felt prepared to be an SDM, and 75.4% stated they understood their loved one's values. However, only 55.6% reported having had a meaningful conversation with their loved one about values and wishes, and only 61.7% reported understanding the SDM role. Engagement in advance care planning for oneself was low (23.1%). Age, experience, training and comfort with communication were associated with preparedness in our multivariate analysis. A high school curriculum was supported by 61.1% of respondents, with 28.3% neutral and 10.6% against it. INTERPRETATION: There is a gap between perceived and actual preparedness to be an SDM. Many report understanding their loved one's values yet have not asked them about wishes in illness or end of life. The majority of respondents support high school education to improve preparedness.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».