Developing a Decision-Making Capacity Assessment Clinical Pathway for Use in Primary Care: a Qualitative Exploratory Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With an ageing population, the incidence of dementia will increase, as will the number of persons requiring decision-making capacity assessments. For over 10 years, we have trained family physicians in conducting decision-making capacity assessments. Physician feedback post-training, however, has highlighted the need to integrate the decision-making capacity assessment process into the primary care context. The purpose of this study was to develop a decision-making capacity assessment clinical pathway for implementation in primary care. METHODS: A qualitative exploratory case-study design was used to obtain participants' perspectives regarding the utility of a visual algorithm detailing a decision-making capacity assessment clinical pathway for use in primary care. Three focus groups were conducted with family physicians (n=4) and allied health professionals (n=6) in two primary care clinics in Alberta. A revised algorithm was developed based on their feedback. RESULTS: In the focus groups, participants identified inconsistencies and a lack of standardization regarding decision-making capacity assessments within primary care, and provided feedback regarding a decision-making capacity assessment clinical pathway to make it more applicable to primary care. Participants described this pathway as appealing and straightforward; they also made suggestions to make it more primary care-centric. Participants indicated that the presented pathway would improve teamwork and standardization of decision-making capacity assessments within primary care. CONCLUSIONS: Use of a decision-making capacity assessment clinical pathway has the potential to standardize decision-making capacity assessment processes in primary care, and support least intrusive and least restrictive patient outcomes for community-dwelling older adults.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».