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Enregistrement W3135089267 · doi:10.1186/s12913-021-06241-6

Scale-up and sustainability of a personalized end-of-life care intervention: a longitudinal mixed-methods study

2021· article· en· W3135089267 sur OpenAlexafffund
Alyson Takaoka, Benjamin Tam, Meredith Vanstone, France Clarke, Neala Hoad, Marilyn Swinton, Feli Toledo, Anne Boyle, Anne Woods, Erick Duan, Diane Heels‐Ansdell, Lily Waugh, Mark Soth, Jill Rudkowski, Waleed Alhazzani, Dan Perri, Tania Ligori, Roman Jaeschke, Nicole Zytaruk

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Intensive Care FoundationIntensive Care FoundationGreenwall Foundation
Mots-clésMedicineNursing researchPsychological interventionDescriptive statisticsEnd-of-life careHealth administrationIntervention (counseling)Scale (ratio)StakeholderFocus groupFamily medicineHealth informaticsQualitative researchNursingPublic healthPalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Scaling-up and sustaining healthcare interventions can be challenging. Our objective was to describe how the 3 Wishes Project (3WP), a personalized end-of-life intervention, was scaled-up and sustained in an intensive care unit (ICU). METHODS: In a longitudinal mixed-methods study from January 12,013 - December 31, 2018, dying patients and families were invited to participate if the probability of patient death was > 95% or after a decision to withdraw life support. A research team member or bedside clinician learned more about each of the patients and their family, then elicited and implemented at least 3 personalized wishes for patients and/or family members. We used a qualitative descriptive approach to analyze interviews and focus groups conducted with 25 clinicians who cared for the enrolled patients. We used descriptive statistics to summarize patient, wish, and clinician characteristics, and analyzed outcome data in quarters using Statistical Process Control charts. The primary outcome was enrollment of terminally ill patients and respective families; the secondary outcome was the number of wishes per patient; tertiary outcomes included wish features and stakeholder involvement. RESULTS: Both qualitative and quantitative analyses suggested a three-phase approach to the scale-up of this intervention during which 369 dying patients were enrolled, having 2039 terminal wishes implemented. From a research project to clinical program to an approach to practice, we documented a three-fold increase in enrolment with a five-fold increase in total wishes implemented, without a change in cost. Beginning as a study, the protocol provided structure; starting gradually enabled frontline staff to experience and recognize the value of acts of compassion for patients, families, and clinicians. The transition to a clinical program was marked by handover from the research staff to bedside staff, whereby project catalysts mentored project champions to create staff partnerships, and family engagement became more intentional. The final transition involved empowering staff to integrate the program as an approach to care, expanding it within and beyond the organization. CONCLUSIONS: The 3WP is an end-of-life intervention which was implemented as a study, scaled-up into a clinical program, and sustained by becoming integrated into practice as an approach to care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,405 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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