What should be measured to assess the quality of community-based palliative care? Results from a collaborative expert workshop
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The need for palliative care (PC) will continue to increase in Canada with population aging. Many older adults prefer to "age in place" and receive care in their own homes. Currently, there is a lack of standardized quality indicators (QIs) for PC delivered in the community in Canada. METHODS: A one-day workshop collected expert opinions on what should be measured to capture quality PC. Three brainstorming sessions were focused on addressing the following questions: (1) what is important to measure to support quality PC, regardless of setting? (2) Of the identified measures, are any of special importance to care provided in the home? (3) What are the challenges, barriers, and opportunities for creating these measures? The National Consensus Project (NCP) for Quality Palliative Care framework was used as a guide to group together important comments into key themes. RESULTS: The experts identified four themes that are important for measuring quality, regardless of care setting, including access to care in the community by a multidisciplinary team, care for the individual with PC needs, support for the informal caregiver (e.g., family, friends), and symptom management for individuals with PC needs. Two additional themes were of special importance to measuring quality PC in the home, including spiritual care for individuals with PC needs and home as the preferred place of death. The challenges, barriers, and potential opportunities to these quality issues were also discussed. SIGNIFICANCE OF RESULTS: PC experts, through this collaborative process, made a substantial contribution to the creation of a standardized set of QIs for community-based PC. Having a standardized set of QIs will enable health care professionals and decision makers to target areas for improvement, implement interventions to improve the quality of care, and ultimately, optimize the health and well-being of individuals with a serious illness.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».