Integrating Specialist Palliative Care in the Liver Transplantation Evaluation Process: A Qualitative Analysis of Hepatologist and Palliative Care Provider Views
Notice bibliographique
Résumé
Patients undergoing evaluation for liver transplantation face heavy burdens of symptoms, health care use, and mortality. In other similarly ill populations, specialist palliative care has been shown to benefit patients, but specialist palliative care is infrequently used for liver transplantation patients. This project aims to describe the potential benefits of and barriers to specialist palliative care integration in the liver transplantation process. We performed qualitative analysis of transcripts from provider focus groups followed by a community engagement studio of patients and caregivers. Focus groups consisted of 14 palliative care specialists and 10 hepatologists from 11 institutions across the United States and Canada. The community engagement studio comprised patients and caregivers of patients either currently on the liver transplantation waiting list or recently after transplant. The focus groups identified 19 elements of specialist palliative care that could benefit this patient population, including exploring patients' illness understanding and expectations; assessing physical symptoms comprehensively; discussing patient values; and providing caregiver support, a safe space to discuss noncurative options, and anticipatory guidance about likely next steps. Identified barriers included role boundaries, differences in clinical cultures, limitations of time and staff, competing goals and priorities, misconceptions about palliative care, limited resources, changes in transplant status, and patient complexity. Community studio participants identified many of the same opportunities and barriers. This study found that hepatologists, palliative care specialists, patients, and caregivers identified areas of care for liver transplantation patients that specialist palliative care can improve and address.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».