Palliative paramedicine: Comparing clinical practice through guideline quality appraisal and qualitative content analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Palliative care is an emerging scope of practice for paramedicine. The COVID-19 pandemic has highlighted the opportunity for emergency settings to deliver palliative and end-of-life care to patients wishing to avoid intensive life-sustaining treatment. However, a gap remains in understanding the scope and limitations of current ambulance services' approach to palliative and end-of-life care. AIM: To examine the quality and content of existing Australian palliative paramedicine guidelines with a sample of guidelines from comparable Anglo-American ambulance services. DESIGN: We appraised guideline quality using the AGREE II instrument and employed a collaborative qualitative approach to analyse the content of the guidelines. DATA SOURCES: Eight palliative care ambulance service clinical practice guidelines (five Australian; one New Zealand; one Canadian; one United Kingdom). RESULTS: None of the guidelines were recommended by both appraisers for use based on the outcomes of all AGREE II evaluations. Scaled individual domain percentage scores varied across the guidelines: scope and purpose (8%-92%), stakeholder involvement (14%-53%), rigour of development (0%-20%), clarity of presentation (39%-92%), applicability (2%-38%) and editorial independence (0%-38%). Six themes were developed from the content analysis: (1) audience and approach; (2) communication is key; (3) assessing and managing symptoms; (4) looking beyond pharmaceuticals; (5) seeking support; and (6) care after death. CONCLUSIONS: It is important that ambulance services' palliative and end-of-life care guidelines are evidence-based and fit for purpose. Future research should explore the experiences and perspectives of key palliative paramedicine stakeholders. Future guidelines should consider emerging evidence and be methodologically guided by AGREE II criteria.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».