Supporting Interprofessional Engagement in Serious Illness Conversations
Notice bibliographique
Résumé
Communication is vital to quality palliative care nursing particularly when caring for someone with a chronic life-limiting illness and their family. Conversations about future decline and preferred care are considered challenging and difficult and are often avoided, resulting in missed opportunities for improving care. To support more, earlier, better conversations, health care organizations in British Columbia, Canada, adopted the Serious Illness Care Program inclusive of the Serious Illness Conversation Guide developed by Ariadne Labs. Workshops for interprofessional team members have been held throughout the province. Nurses and allied health identified the need for more guidance in using the guide in the contexts of their clinical practice. Specifically challenging has been prognosis communication that falls within the scope of practice for each profession. Informed by workshop feedback, an expert team of nurse clinicians and educators tailored an interprofessional clinician reference guide to optimize the guide's use across health care settings. In this article, we present the adaptations focusing on (1) the role of nurses and allied health in serious illness communication, (2) prognosis communication, and (3) a range of role-play scenarios specific to nonphysician practice for serious illness conversations that may arise within the process of 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 | 0,029 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».