Effect of “Speak Up” educational tools to engage patients in advance care planning in outpatient healthcare settings: A prospective before-after study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tools for advance care planning (ACP) are advocated to help ensure patient values guide healthcare decisions. Evaluation of the effect of tools introduced to patients in clinical settings is needed. OBJECTIVE: To evaluate the effect of the Canadian Speak Up Campaign tools on engagement in advance care planning (ACP), with patients attending outpatient clinics. Patient involvement: Patients were not involved in the problem definition or solution selection in this study but members of the public were involved in development of tools. The measurement of impacts involved patients. METHODS: This was a prospective pre-post study in 15 primary care and two outpatient cancer clinics. The outcome was scores on an Advance Care Planning Engagement Survey measuring Behavior Change Process on 5-point scales and Actions (0-21-point scale) administered before and six weeks after using a tool, with reminders at two or four weeks. RESULTS: 177 of 220 patients (81%) completed the study (mean 68 years of age, 16% had cancer). Mean Behavior Change Process scores were 2.9 at baseline and 3.5 at follow-up (mean change 0.6, 95% confidence interval 0.5 to 0.7; large effect size of 0.8). Mean Action Measure score was 3.7 at baseline and 4.8 at follow-up (mean change 1.1, 95% confidence interval 0.6-1.5; small effect size of 0.2). PRACTICAL VALUE: Publicly available ACP tools may have utility in clinical settings to initiate ACP among patients. More time and motivation may be required to stimulate changes in patient behaviors related to ACP.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».