Physician Orders for Life-Sustaining Treatment (POLST) Forms in a Primary Care Setting
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To increase completed POLST forms among elderly patients aged seventy-seven and older with chronic/debilitating illnesses, by at least 50% in a Primary Care clinic setting, from September 2021 to January 2022. Background: The government pays for over two-thirds of healthcare costs for the elderly aged sixty-five and older. Furthermore, by ages seventy to ninety, medical spending more than doubles. Many elderly and chronically ill patients report that they would prefer less aggressive treatment and more comfort care measures. However, patients also report a lack of knowledge about their end-of-life (EOL) wishes particularly when it comes to completing the Physicians Orders for Life Sustaining Treatment (POLST) form. Completing the POLST form within the Primary Care setting, rather than in the Hospital setting, allows for a calm discussion in the clinic rather than in the hectic environment of the hospital. EBP Model/Framework: This project utilized the Ottawa Model of Research Use (OMRU). Practice change and Implementation Strategies: Pre-implementation data was collected, which included the percentage of completed and up-to-date POLST forms. After screening for age and diagnosis on each patient’s chart, a discussion occurred with the patient about the various end-of-life medical preferences listed on the POLST form. Next, each section of the POLST form was explained to the patient and they assisted in completing the form within the primary care setting. Once completed, the POLST form was given to the Medical Assistant who arranged for the Provider to sign by the end of the day. Once signed, the secretary uploaded the POLST form into the patient’s chart. This processes ensured every healthcare provider has access to and is aware of the patient’s end-of-life wishes. Data analysis was completed at the end of the measurement period by comparing the percentage of pre and post-implementation POLST forms. Results: According to pre-implementation data, thirty-five percent of patients had a completed POLST form and that percentage increased to seventy-two percent post-implementation. Thus, the project demonstrated a fifty-two-percent increase from baseline, demonstrating that the goal was met. Conclusions and implications for practice: Having a target age group and identified workflow supports sustainability and cost-effectiveness and should become standard practice within the clinic setting.
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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 | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».