Efficacy of Advance Care Planning Videos for Patients: A Randomized Controlled Trial in Cancer, Heart, and Kidney Failure Outpatient Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient videos about advance care planning (ACP; hereafter "Videos"), were developed to support uptake of provincial policy and address the complexity of patients' decision-making process. We evaluate self-administered ACP Videos, compare the studies' choice of outcomes, show correlations between the patients' ACP actions, and discuss implications for health care policy. OBJECTIVE: To test the efficacy of the Videos on patients' ACP/goals of care designation conversations with a health care provider. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Using a 2-arm, 1:1 randomized controlled trial, we recruited outpatients with a diagnosis of kidney failure, heart failure, metastatic lung, gastrointestinal, or gynecological cancer from 22 sites. Analysis followed the intention-to-treat principle. INTERVENTIONS: Videos describing the ACP process and illustrating the resuscitative, medical, and comfort levels of care. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The primary outcome was the proportion of participants who reported having an ACP/goals of care designation (GCD) conversation with a health care provider by 3 mo. Outcomes were measured using the Behaviours in Advance Care Planning and Actions Survey, an online survey capturing ACP attitudes, processes, and actions. RESULTS: = 0.032). Adjusted for the quality of conversations, there was no significant difference. CONCLUSIONS: Videos as stand-alone tools do not engage individuals in high-quality ACP. Pragmatic trials are necessary to evaluate their impact on downstream outcomes when integrated into intentional, comprehensive conversations with a health care provider. Considering the strong correlation between 2 activities (physicians discussing options, patients telling health care providers preferences), policy should focus on empowering patients to initiate these conversations.
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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 | 0,001 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».