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Enregistrement W4377224515 · doi:10.1136/spcare-2023-acp.139

EP01.012 What conversation content do physicians document after implementation of serious illness conversations and what do they find useful?

2023· article· en· W4377224515 sur OpenAlexaffabout
Alessandra Paolucci, Seema King, Xun Hu, Sidra Javed, Selena Au, Pavan Ahluwalia, Jennifer R. Hughes, Jessica Simon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationDocumentationPsychological interventionSpecialtyFamily medicineMedicineHospital medicineExplanatory modelPsychologyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The Serious Illness Care Program (SICP) increases documentation about patients’ values and priorities. We explored, (1) associations between the quantity/type of elements documented after SICP conversations with patient characteristics and ‘Goals of Care’ orders and (2) aspects of documentation that different specialties find useful. Methods (1) Retrospective chart review analysed conversations documented on a standardized ‘Tracking Record’ (TR) after SICP implementation in an internal medicine teaching unit of a tertiary hospital in Calgary, Alberta, Canada. Alberta’s ‘Goals of Care Designations’ (GCD) physician orders communicate the general focus of a patient’s care, specific interventions, and preferred care locations. Univariate and multivariate generalized linear models were used to analyze associations between frequency of elements/domains documented (using a validated SICP codebook) and patient characteristics (age, gender, frailty, language spoken) and their GCD. (2) A qualitative, Interpretive Description study used clinical vignettes and TRs with varying amounts of SICP conversation detail documented. Individual interviews explored physician perceptions of documentation utility, with sampling stratified by physicians in emergency, internal medicine, hospital, and critical care. Transcripts were analyzed line-by-line and grouped by specialty. Results Of 175 documented SICP conversations, more elements were recorded for patients with a non-resuscitative GCD (‘Medical’: 2.42; 0.47–1.51; ‘Comfort’: 1.06; 0.42–0.24), except in the Goals/Values domain and fewer goals/values were documented for patients who did not understand/speak English (0.89; IQR: 0.14–1.63). In emerging qualitative themes physicians find useful details of the medical context, patients’ own values, and families’ understanding and dynamics and identified a ‘sweet spot’ for length of content. Conclusion The type and amount of content documented after SICP conversations is associated with a patient’s GCD. Physicians value conversation documentation as a starting point for new clinical encounters. The study yielded recommendations about the TR template revisions and raises questions about the equity of SICP conversations with non-English speakers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5130,120

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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