A Pilot Study of the Serious Illness Conversation Guide in a Dialysis Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Clinician-led conversations about future care priorities occur infrequently with end-stage renal disease (ESRD) patients on dialysis. This was a pilot study of structured serious illness conversations using the Serious Illness Conversation Guide (SICG) in a single dialysis clinic to assess acceptability of the approach and explore conversation themes and potential outcomes among patients with ESRD. Twelve individuals with ESRD on dialysis from a single outpatient dialysis clinic participated in this study. Participants completed a baseline demographics survey, engaged in a clinician-led structured serious illness conversation, and completed an acceptability questionnaire. Conversations were recorded, transcribed and thematically analyzed. The average age of participants was 68.8 years. The conversations averaged 20:53 in length. Ten participants (83%) felt that the conversation was held at the right time in their clinical course and eleven participants (91%) felt that it was worthwhile. Most participants (73%) reported neutral feelings about clinician use of a printed guide. Eleven participants (91%) reported no change in anxiety about their illness following the conversation, and five participants (42%) reported that the conversation increased their hopefulness about future quality of life. Thematic analysis revealed common perspectives on dialysis including that participants view in-center hemodialysis as temporary, compartmentalize their kidney disease, perceive narrowed life experiences and opportunities, and believe dialysis is their only option. This pilot study suggests that clinician-led structured serious illness conversations may be acceptable to patients with ESRD on dialysis. The themes identified can inform future serious illness conversations with dialysis patients.
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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 | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».