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Enregistrement W3116363753 · doi:10.1093/geroni/igaa057.796

Using the Conversation Starter Kit in Canada to Promote Resident Care Planning Discussions in Long-Term Care

2020· article· en· W3116363753 sur OpenAlexaffabout
Sharon Kaasalainen, Tamara Sussman

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensMcGill UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationThematic analysisAdvance care planningContent analysisPsychologyPerceptionDescriptive statisticsLong-term careFamily memberMedicineQualitative researchNursingMedical educationFamily medicinePalliative careCommunicationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Advance care planning (ACP) is still rare in Canadian long-term care (LTC) homes. Residents and their families view ACP as uncomfortable and difficult to implement, leading them to avoid these discussions. The purpose of this study was to explore the perceptions of LTC residents and their families about using an ACP tool called The Conversation Starter Kit. This study utilized a mixed methods approach. Data was collected in four LTC homes in Ontario, Canada from 78 residents and family members. Data was analyzed using thematic analysis and descriptive statistics. All participants read all sections but only 73% completed all sections of the toolkit. Participants spent an average of 52.3 minutes completing the toolkit and 36.4 minutes discussing it with their family members and/or LTC staff. Participants reported: a better understanding of ACP after using the tool (80%), that the tool helped clarify the available resources and/or choices (53%), and that they felt less apprehensive about ACP after using the tool (60%). Qualitative findings revealed many strengths (e.g., usefulness, ability to start difficult conversations, content and clarification), and weaknesses of the tool (e.g., redundant information, difficulty understanding the content and lack of information regarding medically assisted dying). Family members noted that the toolkit would have been helpful to receive earlier on in their family members’ disease trajectory, perhaps before being admitted into LTC. These study findings support the feasibility and acceptability of the tool to engage residents and family members in/; ACP discussions in LTC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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