Why is advance care planning underused in oncology settings? A systematic overview of reviews to identify the benefits, barriers, enablers, and interventions to improve uptake
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advance care planning (ACP) centres on supporting people to define and discuss their individual goals and preferences for future medical care, and to record and review these as appropriate. Despite recommendations from guidelines, rates of documentation for people with cancer are considerably low. Aim: To systematically clarify and consolidate the evidence base of ACP in cancer care by exploring how it is defined; identifying benefits, and known barriers and enablers across patient, clinical and healthcare services levels; as well as interventions that improve advance care planning and are their effectiveness. Methods: A systematic overview of reviews was conducted and was prospectively registered on PROSPERO. PubMed, Medline, PsycInfo, CINAHL, and EMBASE were searched for review related to ACP in cancer. Content analysis and narrative synthesis were used for data analysis. The Theoretical Domains Framework (TDF) was used to code barriers and enablers of ACP as well as the implied barriers targeted by each of the interventions. Results: Eighteen reviews met the inclusion criteria. Definitions were inconsistent across reviews that defined ACP (n=16). Proposed benefits identified in 15/18 reviews were rarely empirically supported. Interventions reported in seven reviews tended to target the patient, even though more barriers were associated with healthcare providers (n=40 versus n=60, respectively). Conclusion: To improve ACP uptake in oncology settings; the definition should include key categories that clarify the utility and benefits. Interventions need to target healthcare providers and empirically identified barriers to be most effective in improving uptake. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?, identifier CRD42021288825.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».