Initiating and integrating a personalized end of life care project in a community hospital intensive care unit: a mixed-method study of clinician and key stakeholder perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Rationale The end of life (EOL) experience in the intensive care unit (ICU) can be psychologically distressing. The 3 Wishes Project (3WP) personalizes the EOL experience by carrying out wishes for dying patients and their families. While the 3WP has been integrated in academic, tertiary care ICUs, implementing this project in a community ICU has yet to be described. Objectives To examine facilitators of, and barriers to, implementing the 3WP in a community ICU from the clinician and key-stakeholder perspective. Methods This mixed-method study evaluated the implementation of the 3WP in a 20-bed community ICU in Southern Ontario, Canada. Patients were considered for the 3WP if they had a high likelihood of imminent death or planned withdrawal of life-sustaining therapy. Quantitative data include patient demographic data and wishes implemented. Following the qualitative descriptive approach, semi-structured interviews were conducted with purposively sampled clinicians and key-stakeholders. Data from transcribed interviews were analyzed in triplicate through qualitative content analysis. Results During the 10-month period, 66 of 67 wishes were completed, with a median of 4.5 wishes per patient-family dyad. Interviews with 12 participants indicated that the 3WP personalized and enriched the EOL experience for patients, families and clinicians. Interviewees indicated higher intensity education strategies were needed to enable spread as the project grew. Clinicians described many physical resources for the project but required more non-clinical project support for orientation, continuing education and data collection. Instead, these roles were completed by clinicians with saturated work capacity which may have inhibited the spread of the project. Conclusions In this community hospital, ICU clinicians and key stakeholders reported the 3WP improved EOL care for patients, families, and clinicians. Project implementation in a community ICU requires investigators take into account project characteristics and adapt the intervention to the community hospital context.
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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 | 0,034 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».