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Enregistrement W4200273446 · doi:10.1017/s0266462321001070

OP456 Encouraging Shared Decision-Making Of Goals Of Care Discussions In Lung Cancer Patients Using A Smartphone Application

2021· article· en· W4200273446 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda Lovato, N. Almeida

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupPalliative careAdvance care planningMedicineDocumentationEnthusiasmQuality of life (healthcare)End-of-life careNursingStakeholderPsychologyFamily medicinePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction An important reason for receiving non-beneficial treatment at end-of life is the lack of timely discussions on goals of care and end-of-life preferences. A recent randomized clinical trial demonstrated that patients primed with a questionnaire on their end-of-life preferences were more likely to initiate such conversations with their doctors. Our objective is to integrate the questionnaire into a smartphone application to facilitate early goals of care discussions. To achieve this goal, we first plan to undertake a feasibility study to understand stakeholder preferences. Methods As part of a quality improvement initiative at our Canadian quaternary-care hospital, we conducted focus groups with oncology and palliative care physicians and patients to understand barriers to early conversations on end-of-life preferences, and to assess feasibility of using smartphone technology in facilitating these conversations. The app would integrate a questionnaire to patients and send prompts to physicians on patient readiness and timing of conversations. Results We conducted separate focus groups with lung cancer patients (n = 6) and clinicians in oncology (n = 6) and palliative care (n = 6). Clinical teams expressed enthusiasm about early conversations but raised several barriers including system (lack of electronic documentation and access to data; multiple physicians), clinician (lack of time) and patient (stigma associated with end-of-life) barriers. Clinicians agreed that an app could overcome some of these barriers such as access to patient and electronic data by making patients the repository of all their data and empowering them to initiate discussions. However, they raised concerns about universal accessibility of such technology, especially among the elderly. Patient focus groups will take place in March 2021 and inform us on feasibility in this population. Conclusions There is a consensus among physicians at our hospital that early end-of-life conversations have the potential to mitigate adverse events and that use of a smart phone app could facilitate such conversations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,465 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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