Implementation of the Serious Illness Care Program on Hospital Medical Wards
Notice bibliographique
Résumé
Background Poor communication with hospitalized patients facing serious, life-limiting illnesses can result in care that is not consistent with patients’ values and goals. The Serious Illness Care Program (SICP) is a communication intervention originally designed for the outpatient oncology setting that could address this practice gap. Methods A multihospital quality improvement initiative adapted and implemented the SICP on the medical wards of four teaching hospitals in Calgary, Hamilton, Ottawa, and Montreal. The SICP consists of three main components: tools (including the Serious Illness Conversation Guide for clinicians), training for frontline clinicians to practice using the Guide, and system change to trigger and support serious illness conversations in practice. Implementation of the SICP at each site followed a phased approach: (1) Building a Foundation; (2) Planning; (3) Implementation; and (4) Sustainability. To assess the success of implementation and its impact, we developed an evaluation framework that includes process measures (e.g., number and proportion of eligible clinicians trained, number and proportion of eligible patients who received a serious illness conversation), patient-reported outcomes (including a validated, single-item “Feeling Heard and Understood” question), and clinician-reported outcomes. Conclusion Based on our adaptation and implementation efforts to date, we have found that the SICP is readily adaptable to an inpatient medical ward setting. Future manuscripts will report on the fidelity of implementation, impact on patient- and clinician-reported outcomes, and lessons learned about how to implement and sustain the program.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».