Severe mental illness and palliative care: patient semistructured interviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore perceptions, experiences and expectations with respect to palliative care of patients with severe mental illness (SMI) and an incurable, life-limiting chronic illness. METHODS: Face-to-face semistructured interviews were conducted with 12 patients (10 of them living in a mental healthcare institution) with severe mental and physical health issues in the Netherlands. A semistructured interview guide was used to elicit perceptions of, experiences with and expectations regarding palliative care. Data were analysed using inductive content analysis. RESULTS: Analysis of the data revealed eight categories: perceptions on health and health issues, coping with illness and symptoms, experiences with and wishes for current healthcare, contact with relatives and coresidents, experiences with end of life of relatives and coresidents, willingness to discuss end of life and death, wishes and expectations regarding one's own end of life and practical aspects relating to matters after death. These categories were clustered into two separate themes: current situation and anticipation of end of life. Interviewees with SMI appeared not accustomed to communicate about end-of-life issues, death and dying due to their life-threatening illness. They tended to discuss only their current situation and, after further exploration of the researcher, the terminal phase of life. They seemed not engaged in their future palliative care planning. CONCLUSIONS: Findings of this study highlight inadequacies in advance care planning for patients with SMI. Results suggest using values, current and near wishes, and needs as a starting point for establishing a gradual discussion concerning goals and preferences for future medical and mental treatment and care.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».