The impact of the mySupport advance care planning intervention on family caregivers’ perceptions of decision-making and care for nursing home residents with dementia: pretest–posttest study in six countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: the mySupport advance care planning intervention was originally developed and evaluated in Northern Ireland (UK). Family caregivers of nursing home residents with dementia received an educational booklet and a family care conference with a trained facilitator to discuss their relative's future care. OBJECTIVES: to investigate whether upscaling the intervention adapted to local context and complemented by a question prompt list impacts family caregivers' uncertainty in decision-making and their satisfaction with care across six countries. Second, to investigate whether mySupport affects residents' hospitalisations and documented advance decisions. DESIGN: a pretest-posttest design. SETTING: in Canada, the Czech Republic, Ireland, Italy, the Netherlands and the UK, two nursing homes participated. PARTICIPANTS: in total, 88 family caregivers completed baseline, intervention and follow-up assessments. METHODS: family caregivers' scores on the Decisional Conflict Scale and Family Perceptions of Care Scale before and after the intervention were compared with linear mixed models. The number of documented advance decisions and residents' hospitalisations was obtained via chart review or reported by nursing home staff and compared between baseline and follow-up with McNemar tests. RESULTS: family caregivers reported less decision-making uncertainty (-9.6, 95% confidence interval: -13.3, -6.0, P < 0.001) and more positive perceptions of care (+11.4, 95% confidence interval: 7.8, 15.0; P < 0.001) after the intervention. The number of advance decisions to refuse treatment was significantly higher after the intervention (21 vs 16); the number of other advance decisions or hospitalisations was unchanged. CONCLUSIONS: the mySupport intervention may be impactful in countries beyond the original setting.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».