BABEL (Better tArgeting, Better outcomes for frail ELderly patients) advance care planning: a comprehensive approach to advance care planning in nursing homes: a cluster randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nursing home (NH) residents should have the opportunity to consider, discuss and document their healthcare wishes. However, such advance care planning (ACP) is frequently suboptimal. OBJECTIVE: Assess a comprehensive, person-centred ACP approach. DESIGN: Unblinded, cluster randomised trial. SETTING: Fourteen control and 15 intervention NHs in three Canadian provinces, 2018-2020. SUBJECTS: 713 residents (442 control, 271 intervention) aged ≥65 years, with elevated mortality risk. METHODS: The intervention was a structured, $\sim$60-min discussion between a resident, substitute decision-maker (SDM) and nursing home staff to: (i) confirm SDMs' identities and role; (ii) prepare SDMs for medical emergencies; (iii) explain residents' clinical condition and prognosis; (iv) ascertain residents' preferred philosophy to guide decision-making and (v) identify residents' preferred options for specific medical emergencies. Control NHs continued their usual ACP processes. Co-primary outcomes were: (a) comprehensiveness of advance care planning, assessed using the Audit of Advance Care Planning, and (b) Comfort Assessment in Dying. Ten secondary outcomes were assessed. P-values were adjusted for all 12 outcomes using the false discovery rate method. RESULTS: The intervention resulted in 5.21-fold higher odds of respondents rating ACP comprehensiveness as being better (95% confidence interval [CI] 3.53, 7.61). Comfort in dying did not differ (difference = -0.61; 95% CI -2.2, 1.0). Among the secondary outcomes, antimicrobial use was significantly lower in intervention homes (rate ratio = 0.79, 95% CI 0.66, 0.94). CONCLUSIONS: Superior comprehensiveness of the BABEL approach to ACP underscores the importance of allowing adequate time to address all important aspects of ACP and may reduce unwanted interventions towards the end of life.
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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 | 0,000 |
| 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 ».