Evaluation of a process to implement advance care planning conversations in primary care: uptake and patient experience
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective Advance care planning (ACP) can support patients in achieving current and future medical care that aligns with their values and goals. In primary care, a lack of standardized processes hinders implementation of ACP conversations. This study reports a quality improvement process to identify and engage patients and clinicians in ACP. Methods Primary care clinicians received training in conversations based on the Serious Illness Conversation Guide and tools to support ACP. In December 2019, patients 65 years of age and older with chronic obstructive pulmonary disease were systematically identified, mailed ACP resources and telephoned by the clinic to invite them to an ACP appointment. We tracked the attendance of the patients and evaluated patient experience using a survey. Results Of the 91 patients telephoned, 50 were reached, and 27 attended the appointment. Further efforts were suspended in March 2020 due to the COVID-19 pandemic. Thirteen patients completed the survey. There were statistically significant increases in the patient’s perception of being heard and understood by their physician, feeling hopeful about quality of life and feeling peaceful. Conclusion This study provides evidence that with training, tools and processes, patients and primary care clinicians can be effectively engaged in ACP conversations. KEY MESSAGES What was already known? Training resources exist for help clinicians enhance their advance care planning communication skills Besides a need for skills, other practical challenges exist in implementing advance care planning in family practice What are the new findings? Structured patient identification and preparation can facilitate advance care planning conversations in family practice Patients reported positive experiences of the conversations What is their significance? Clinical: It is important to move beyond clinician training alone to implement processes in family practice to trigger advance care planning conversations Research: Further research to identify effective scalable approaches to triggering and implementing advance care planning conversations in family practice would be beneficial
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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 | 0,047 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».