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Enregistrement W3091472835 · doi:10.2196/22069

Smartphone-Enabled, Telehealth-Based Family Conferences in Palliative Care During the COVID-19 Pandemic: Pilot Observational Study

2020· article· en· W3091472835 sur OpenAlexvenueno aff
Yurui Wu, Tzu-Jung Chou, Yi-Jen Wang, Jaw‐Shiun Tsai, Shao‐Yi Cheng, Chien‐An Yao, Jen‐Kuei Peng, Wen‐Yu Hu, Tai‐Yuan Chiu, Hsien‐Liang Huang

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthObservational studyPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Telemedicine2019-20 coronavirus outbreakPalliative careSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineHealth careMedical emergencyNursingVirologyOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the palliative care setting, infection control measures implemented due to COVID-19 have become barriers to end-of-life care discussions (eg, discharge planning and withdrawal of life-sustaining treatments) between patients, their families, and multidisciplinary medical teams. Strict restrictions in terms of visiting hours and the number of visitors have made it difficult to arrange in-person family conferences. Phone-based telehealth consultations may be a solution, but the lack of nonverbal cues may diminish the clinician-patient relationship. In this context, video-based, smartphone-enabled family conferences have become important. OBJECTIVE: We aimed to establish a smartphone-enabled telehealth model for palliative care family conferences. Our model integrates principles from the concept of shared decision making (SDM) and the value, acknowledge, listen, understand, and elicit (VALUE) approach. METHODS: Family conferences comprised three phases designed according to telehealth implementation guidelines-the previsit, during-visit, and postvisit phases. We incorporated the following SDM elements into the model: "team talk," "option talk," and "decision talk." The model has been implemented at a national cancer treatment center in Taiwan since February 2020. RESULTS: From February to April 2020, 14 telehealth family conferences in the palliative care unit were analyzed. The patients' mean age was 73 (SD 10.1) years; 6 out of 14 patients (43%) were female and 12 (86%) were married. The primary caregiver joining the conference virtually comprised mostly of spouses and children (n=10, 71%). The majority of participants were terminally ill patients with cancer (n=13, 93%), with the exception of 1 patient with stroke. Consensus on care goals related to discharge planning and withdrawal of life-sustaining treatments was reached in 93% (n=13) of cases during the family conferences. In total, 5 families rated the family conferences as good or very good (36%), whereas 9 were neutral (64%). CONCLUSIONS: Smartphone-enabled telehealth for palliative care family conferences with SDM and VALUE integration demonstrated high satisfaction for families. In most cases, it was effective in reaching consensus on care decisions. The model may be applied to other countries to promote quality in end-of-life care in the midst of the COVID-19 pandemic.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,538
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,039 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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