Using Normalisation Process Theory to explore an interprofessional approach to Goals of Care: a qualitative study of stakeholders’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Goals of Care (GOC) is a longitudinal, multi-setting, and interprofessional practise aiming to guide the use of life-sustaining therapies. We documented the perspectives of different stakeholders regarding their roles in GOC intervention and explored the possibility of implementing an interprofessional approach in a healthcare and social services institution. We interviewed nurses, social workers, and relatives of deceased persons and analyzed the results using an analytical framework based on the 16 mechanisms of the Normalization Process Theory. We identified barriers to implementing a sustainable interprofessional approach to GOC, such as the lack of designated leaders responsible for supporting the day-to-day provision of this rather complex intervention, the difficulty of access to physicians in two of the three care settings under study, and the lack of a robust informational system. We also demonstrated that the GOC intervention is postponed until there is no uncertainty to deal with, i.e., at the end of life. Our study adds to an emerging body of literature criticising the concept of making advance medical directives itself. We advocated for the promotion of tools that would enable lay people to select and empower a supportive decision maker to better represent them in serious illness decision making.
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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 | 0,055 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,024 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».