Exploration of the acceptability and usability of advance care planning tools in long term care homes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Despite known benefits, advance care planning (ACP) is rarely a component of usual practice in long-term care (LTC). A series of tools and workbooks have been developed to support ACP uptake amongst the generable population. Yet, their potential for improving ACP uptake in LTC has yet to be examined. This study explored if available ACP tools are acceptable for use in LTC by (a) eliciting staff views on the content and format that would support ACP tool usability in LTC (b) examining if publicly available ACP tools include content identified as relevant by LTC home staff. Ultimately this study aimed to identify the potential for existing ACP tools to improve ACP engagement in LTC. METHODS: A combination of focus group deliberations with LTC home staff (N = 32) and content analysis of publicly available ACP tools (N = 32) were used to meet the study aims. RESULTS: Focus group deliberations suggested that publicly available ACP tools may be acceptable for use in LTC if the tools include psychosocial elements and paper-based versions exist. Content analysis of available paper-based tools revealed that only a handful of ACP tools (32/611, 5%) include psychosocial content, with most encouraging psychosocially-oriented reflections (30/32, 84%), and far fewer providing direction around other elements of ACP such as communicating psychosocial preferences (14/32, 44%) or transforming preferences into a documented plan (7/32, 22%). CONCLUSIONS: ACP tools that include psychosocial content may improve ACP uptake in LTC because they elicit future care issues considered pertinent and can be supported by a range of clinical and non-clinical staff. To increase usability and engagement ACP tools may require infusion of scenarios pertinent to frail older persons, and a better balance between psychosocial content that elicits reflections and psychosocial content that supports communication.
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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) | 0,000 | 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 ».