Real World Implementation of the Serious Illness Care Program in Cancer Care: Results of a Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Guidelines suggest that advance care planning (ACP) and goals-of-care discussions should be conducted for patients with advanced cancer early in the course of their disease. A recent audit of our health system found that these discussions were rarely being documented in the electronic medical record (EMR). We conducted a quality improvement initiative to improve rates of documentation of goals and wishes among patients with advanced cancer. Methods: On the basis of previous analyses of this problem, we determined that provider capability and opportunity were the main barriers to conducting and documenting serious illness conversations. We implemented the serious illness care program (SICP), a systematic multicomponent intervention that has shown potential for conducting and documenting ACP discussions in two oncology clinics. Our goal was to conduct at least 24 serious illness conversations over the implementation period, with documentation of at least 95% of all conversations. Results: The SICP was implemented in two outpatient medical oncology clinics. A total of 15 serious illness care conversations occurred and 14 (93%) of these conversations were documented in the EMR. Total rates of documentation increased between the preimplementation and implementation period (4.2%–5.4% for clinician A and 0%–7.3% for clinician B). Conclusion: Implementation of the SICP resulted in increased rates of documentation, but the target number of conversations was not met. Further improvement cycles are required to address barriers to conducting and documenting routine serious illness conversations.
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 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 | 0,051 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».