Developing a question prompt list for family caregivers concerning the progression and palliative care needs of nursing home residents living with dementia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Communication around a palliative approach to dementia care often is problematic or occurs infrequently in nursing homes (NH). Question prompt lists (QPLs), are evidence-based lists designed to improve communication by facilitating discussions within a specific population. This study aimed to develop a QPL concerning the progression and palliative care needs of residents living with dementia. Methods: A mixed-methods design in 2 phases. In phase 1, potential questions for inclusion in the QPL were identified using interviews with NH care providers, palliative care clinicians and family caregivers. An international group of experts reviewed the QPL. In phase 2, NH care providers and family caregivers reviewed the QPL assessing the clarity, sensitivity, importance, and relevance of each item. Results: From 127 initial questions, 30 questions were included in the first draft of the QPL. After review by experts, including family caregivers, the QPL was finalized with 38 questions covering eight content areas. Conclusion: Our study has developed a QPL for persons living with dementia in NHs and their caregivers to initiate conversations to clarify questions they may have regarding the progression of dementia, end of life care, and the NH environment. Further work is needed to evaluate its effectiveness and determine optimal use in clinical practice. Innovation: This unique QPL is anticipated to facilitate discussions around dementia care, including self-care for family caregivers.
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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 | 0,089 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».