Low Hospice Utilization in New York State: Framework for Compiling and Ranking Barriers
Notice bibliographique
Résumé
Background: The hospice benefit can improve end-of-life outcomes, but is underutilized, particularly in low enrollment states such as New York. Little is known about this underutilization. Objective: The first part of a mixed-methods study aimed to compile and rank barriers to hospice utilization and identify differences between New York and the rest of the United States. Setting/Subjects and Design: Clinicians, administrators, and hospice employees participated in six sessions (6–12 per session) across New York State, USA. During each session, a methodology known as nominal group technique was used to elicit barriers to hospice, identify those specific to New York, and suggest interventions to improve access. The analysis involved first categorizing and ranking barriers, and then conducting a thematic analysis of session transcripts to examine barriers specific to New York and proposed interventions to improve utilization. Results: Fifty-seven participants ranked 54 barriers, which were grouped into nine categories. These reflected concerns about clinician knowledge and attitudes or beliefs; patient and family knowledge, attitudes or beliefs, and resources; and both structural elements and practices of hospices, nursing homes, palliative care services, and other entities in the health care system. Thirteen barriers from eight categories were ranked among the top five by ≥10% of participants; only 10 of the 54 were judged to be specific to New York. Thematic analysis highlighted 14 barriers important in New York and suggested 11 interventions to improve hospice access. Conclusions: A categorization and ranking of barriers may guide future interventions to improve low hospice utilization. Novel studies with heterogeneous stakeholders are needed.
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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 | 0,024 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».