Using the Conversation Starter Kit in Canada to Promote Resident Care Planning Discussions in Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».