Engaging Family Physicians in the Provision of Palliative and End-of-Life Care: Can We Do Better?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence shows the benefits of having a family physician (FP) at the heart of a care team that delivers palliative and end-of-life care (PEoLC). However, FPs have limitations on their ability to provide PEoLC. Objectives: We conducted a quality improvement study to (1) explore the barriers FPs encounter in providing PEoLC in our metropolitan context and (2) identify potential strategies to overcome these challenges. Methods: We interviewed a cohort of FPs from 10 different clinical practices within a metropolitan area (British Columbia [BC], Canada); this cohort is not regularly engaged with our Specialist Palliative Care Team. Verbatim transcripts were examined using inductive thematic analysis. Results: All FPs identified home visits as a critical aspect of being able to provide PEoLC. Despite this consensus, work-life balance, time, and compensation are major barriers to providing home visits and PEoLC. Local healthcare system awareness (available resources, why and how to access them) was identified as a barrier that can potentially be addressed through education sessions. Although 5 out of 10 FPs had not had formal palliative care education or training, clinical education was not considered a barrier to provide PEoLC. Conclusion: Providing FPs with tools and resources through education, including why and how to access them, and adjusting the BC compensation model to address home visit's travel time and time modifiers may better support FPs to provide PEoLC.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».