Working at the Intersection of Palliative End-of-Life and Mental Health Care: Provider Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Palliative, end-of-life care (PEOLC) providers are poorly resourced in addressing the needs of patients with mental health challenges, and the dying experiences of this cohort—particularly those with a comorbid, chronic and persistent mental illness (CPMI)—are poorly documented. We sought to explore the experiences of PEOLC providers with regard to caring for patients with mental health challenges, and gather insights into ways of improving accessibility and quality of PEOLC for these patients. Method: Twenty providers of PEOLC, from different disciplines, took part in semi structured interviews. The data were coded and analyzed using a reflexive, inductive-deductive process of thematic analysis. Results: The most prominent issues pertained to assessment of patients and differential diagnosis of CPMI, and preparedness of caregivers to deliver mental health interventions, given the isolation of palliative care from other agencies. Among the assets mentioned, informal relationships with frontline caregivers were seen as the main support structure, rather than the formal policies and procedures of the practice settings. Strategies to improve mental health care in PEOLC centered on holistic roles and interventions benefiting the entire palliative population, illustrating the participants saw little point in compartmentalizing mental illness, whether diagnosed or not. Conclusions: Continuity of care and personal advocacy can significantly improve quality of life for end-of-life patients with mental health challenges, but bureaucracy and disciplinary siloing tend to isolate these patients and their caregivers. Improved interdisciplinary connectivity and innovative, hybridized roles encompassing palliation and psychiatry are 2 strategies to address this disconnect, as well as enhanced training in core mental health care competencies for PEOLC providers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».