Family Caregivers’ Decision-Support Needs Beyond the Decision Aid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Of the estimated 16 million U.S. family members currently providing essential yet unpaid caregiving for persons with dementia (PWD), many will also make end-of-life (EOL) care decisions as surrogates, a process that can be fraught with uncertainty. Even with dementia death rates rising, many families delay advanced care planning (ACP) discussions, and surrogate decision makers often lack crucial information and support, implicating the need to further study this topic in aging. While decision aids (DA) serve as a support tool for caregivers, they can be less effective when failing to address unresolved decisional needs. Utilizing the Ottawa Decision Support Framework (ODSF), which asserts caregiver decision needs affect decision quality, this study sought to identify surrogate decision-support needs extending beyond general ACP. This mixed study used cognitive interviews and focus groups with family caregivers (N=13) and healthcare professionals (n=14) to assess their knowledge and understanding of hospice and artificial hydration and nutrition. Data were audio-recorded, transcribed verbatim, and analyzed with thematic content analysis. Three main themes were identified: DAs alone aren’t enough to foster quality decision making for surrogates; individualized communication is necessary to clarify PWD and caregiver value priorities and disease trajectories; and clarification of the impact of care choices within situational contexts is quintessential. Further development is needed to create a practice protocol from these themes to inform professionals assisting surrogates in ACP at EOL. Practical implications from this study include highlighting the importance of individualized communication between PWD, providers, and caregivers in addressing EOL care decisional needs.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».