A rapid scoping review of end-of-life conversations with frail older adults in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore what is known about end-of-life (EOL) conversations with frail older adults across all settings including primary care in Canada, and to understand the barriers to, and recommendations for, EOL conversations. DATA SOURCES: Comprehensive searches were conducted in CINAHL (EBSCO), Embase (Ovid), MEDLINE (Ovid), AgeLine (EBSCO), Sociological Abstracts (ProQuest), and Applied Social Sciences Index and Abstracts (ProQuest). Searches used text words and subject headings (eg, MeSH, Emtree) related to 3 concepts: frailty, Canada, and EOL conversations. STUDY SELECTION: Twenty-one English-language articles were selected (ie, 4 reviews, 10 commentaries, 3 quantitative studies, 3 qualitative studies, 1 mixed-methods study) that included information about EOL conversations with frail older adults in the Canadian health care context. SYNTHESIS: In terms of having EOL conversations with frail older adults, this study found that many clinicians do not often and adequately discuss frailty and impending death with their older patients. Moreover, patients and their care partners do not have enough knowledge about frailty and death to make informed EOL decisions, leading to patients choosing more aggressive therapies instead of care focused on symptom management. In terms of barriers to EOL discussions, common barriers included a lack of trust between clinician and patient, inadequate EOL training for clinicians, and ineffective clinician communication with patients and families. Recommendations for improving EOL conversations include regular screening for frailty to prompt conversations about care and the use of an interprofessional approach. CONCLUSION: More empirical research is needed that uses exploratory methods to shed light on the contextual factors that may act as a barrier to EOL conversations. More research is also needed on the roles and responsibilities of interprofessional teams in screening for frailty and engaging in EOL conversations. Moreover, there is a need to better understand how frail older patients and their families want EOL conversations to unfold and what best facilitates these conversations.
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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 | 0,029 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».