Acceptability of a nurse-led, person-centred, anticipatory care planning intervention for older people at risk of functional decline: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the population of older adults increases, the complexity of care required to support those who choose to remain in the community amplifies. Anticipatory Care Planning (ACP), through earlier identification of healthcare needs, is evidenced to improve quality of life, decrease aggressive interventions, and prolong life. With patient acceptability of growing importance in the design, implementation, and evaluation of healthcare interventions, this study reports on the acceptability of a primary care based ACP intervention on the island of Ireland. METHODS: As part of the evaluation of a feasibility cluster randomized controlled trial (cRCT) testing an ACP intervention for older people at risk of functional decline, intervention participants [n = 34] were interviewed in their homes at 10-week follow-up to determine acceptability. The intervention consisted of home visits by specifically trained registered nurses who assessed participants' health, discussed their health goals and plans, and devised an anticipatory care plan in collaboration with participants' GPs and adjunct clinical pharmacist. Thematic analysis was employed to analyze interview data. The feasibility cRCT involved eight general practitioner (GP) practices as cluster sites, stratified by jurisdiction, four in Northern Ireland (NI) (two intervention, two control), and four in the Republic of Ireland (ROI) (two intervention, two control). Participants were assessed for risk of functional decline. A total of 34 patients received the intervention and 31 received usual care. FINDINGS: Thematic analysis resulted in five main themes: timing of intervention, understanding of ACP, personality & individual differences, loneliness & social isolation, and views on healthcare provision. These map across the Four Factor Model of Acceptability ('4FMA'), a newly developed conceptual framework comprising four components: intervention factors, personal factors, social support factors, and healthcare provision factors. CONCLUSION: Acceptability of this primary care based ACP intervention was high, with nurses' home visits, GP anchorage, multidisciplinary working, personalized approach, and active listening regarded as beneficial. Appropriate timing, and patient health education emerged as vital.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».