Real-world implementation of serious illness care program (SICP) in cancer care.
Notice bibliographique
Résumé
e24112 Background: The Serious Illness Care Program (SICP) is a system-based intervention, including a conversation guide, which facilitates improved advance care planning (ACP) conversations between clinicians and seriously ill patients. A recent randomized control trial found the program reduced symptoms of depression and anxiety amongst oncology out-patients and improved process outcomes. We implemented the SICP in our center to determine if the effects of this program could be translated into the real world. Methods: Two outpatient oncology clinics implemented the SICP, each over a 16-week period. Patients were identified based on an answer of “no” to the question “would I be surprised if this patient died within the next year?”, or any patient with a diagnosis of metastatic pancreatic cancer, or symptom scores of > 7 on more than three categories of the patient reported outcome dashboard. Physicians were trained on how to conduct the SICP conversation. One patient per week was identified and prepared to have the SICP conversation with the goal of at least 12 conversations in each 16-week period. Rates of SICP conversation documentation on our system’s “ACP and goals of care designation (GCD) Tracking Record” and GCD orders were recorded. Patient satisfaction after each conversation and physician comfort level over time were assessed. Results: 16 patients were identified (8 patients in each 16-week period). One patient was lost to follow-up. Of the remaining 15 patients who had the SICP conversation, 14 (93%) had documentation on the Tracking Record and 8 (53%) had a GCD order. This was a major improvement over baseline rates of documentation (e.g. < 1 % Tracking Record use and 16% GCD for patients with GI cancers). 14 patients completed satisfaction surveys, of which 12 (86%) felt “completely” or “quite a bit” more heard or understood. Physician comfort level increased from 3.6 to 4.8 and from 4.8 to 5 out of 5, respectively over each 16-week period. Conclusions: SICP implementation resulted in high rates of documentation of goals and preferences. Patients felt heard and understood by their healthcare team, and comfort in these conversations improved over time for physicians. The goal number of conversations was not met, but otherwise the SICP was feasible to implement in the real world. Further study is required to identify the appropriate triggers and barriers to routine SICP 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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».