A QI initiative to enhance nurses comfort level in providing EOL care on a general internal medicine ward
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Ideally, nurses should have acquired the knowledge and skills to provide not only pain and symptom management, but emotional support to dying patients and their families. In actual fact, nurses often feel under-educated, under-skilled, inexperienced and uncomfortable in providing comprehensive end of life care. A standardized protocol for assessing imminently dying patients’ symptoms and psychosocial needs was implemented at a tertiary academic hospital. The aim of this quality improvement initiative was to enhance the education and training of nurses on one acute care ward, around the implementation of the Comfort Measures Order Set for end of life care, specifically focusing on the provision of emotional support for dying patients and their families.Methods: Education sessions were offered to the nurses on one acute care ward as the study intervention, and the initial phase of one PDSA cycle. Descriptive statistics were used to analyze questionnaire responses; content analysis was used in reviewing the qualitative data.Results: Pre-intervention, over 70% of nurses did not feel comfortable providing emotional support to dying patients for whom the Comfort Mesaures Order Set was initiated. Post-intervention, nurses reported being more comfortable and knowledgeble.Conclusions: The goal of comfort care at end of life requires the skilled use of the Comfort Measures Order Set. The Advance Practice Nurse role, as part of the Palliative Care Consult Team, is specialized in providing emotional support to patients on comfort measures through research, theory development, education, practice, collaboration, and leadership across the institution.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».