Conducting Goals of Care Conversations: Lessons From the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Internal medicine (IM) residents discuss a patient's goals of care (GOC) as part of their initial consultation. Residents have described inexperience, general discomfort, limited formal teaching, and prognostic uncertainty as barriers to effective GOC conversations. The early COVID-19 pandemic resulted in rapid changes to the healthcare system on the individual, patient, and systemic level that might exacerbate and/or introduce new barriers to IM residents’ GOC conversations. This qualitative study examines how the early COVID-19 pandemic challenged IM residents’ ability to have effective GOC conversations. Methods: Using a constructivist grounded theory approach, participants (n=11) completed a semi-structured interview. Data collection and analysis occurred simultaneously using an open coding, constant comparison process. Interviews were completed until no new themes were identified. Results: Residents self-described their GOC conversations in 5 steps: normalization of the conversation, introduction of expected clinical course, discussion of possible care plans, exploration of the patient's values, and occasionally providing a recommendation. Residents described limited structured teaching around GOC conversations and instead relied on observed role-modelling and self-practice to hone their skillset. Residents described an increased sense of urgency to have GOC conversations due to the uncertainty of clinical course and potential for rapid deterioration of patients with COVID-19. Residents identified restrictive visitor policies as a significant barrier that contributed to feelings of dehumanization. Residents felt that these limitations affected their GOC conversations and potentially resulted in discordant care plans which contributed to moral distress. Conclusion: The early COVID-19 pandemic resulted in several barriers that challenged residents’ ability to conduct effective GOC conversations. This is on the background of previously reported discomfort and limited formal training in conducting GOC conversations. Based on our findings, we present a conceptual model involving teaching validated GOC frameworks, positive role-modelling, and experiential learning to support GOC conversation education in post-graduate medical education.
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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 | 0,027 | 0,035 |
| 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 | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».