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Enregistrement W4377233856 · doi:10.1136/spcare-2023-acp.114

PP19.009 Simplifying serious illness communication with the preparing or deciding (POD) model

2023· article· en· W4377233856 sur OpenAlexaff
Jeff Myers, Leah Steinberg, Nadia Incardona, Jessica Simon, Justin J. Sanders, Hsein Seow

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of CalgaryMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionAdvance care planningConfusionPsychologyMedicineNursingPalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Methods For the setting of serious illness communication, there continues to be variable understandings of, and definitions used, for the terms advance care planning (ACP) and goals of care discussions. Aiming to clarify as well as improve serious illness communication, consensus definitions along with several education resources, programs and quality improvement interventions have been developed. Our collective experience however is that confusion regarding these communication tasks persists. As more people are living with serious illnesses, the need to provide clear guidance to clinicians grows increasingly urgent. Results The Preparing or Deciding (POD) Model is a framework that helps clinicians understand the overall purpose, tasks, specific outcomes and their role in serious illness communication. It posits that at a high level, conversations with seriously ill people are about either preparing or deciding. In practice, during any interaction involving serious illness, a clinician asks themselves: Is a treatment or care decision needed? If yes, conversational approaches that support decision-making processes are needed. If no, focus is on preparing patients and families for progressing illness and future decision-making. The POD Model frames preparing or deciding as mutually exclusive, contrasting many clinicians who conflate the two and rely on ACP (preparing) for decision-making about interventions that may or may not be offered. This approach is ineffective; advance directives frequently fail to guide decision-making or improve the delivery of goal-consistent care. Despite jurisdictional differences in clinical and legal frameworks that support serious illness decision making, the POD Model applies universally, is applicable in every care setting and to all healthcare practitioners. Discussion The POD Model guides clinicians to support decision-making when appropriate, and otherwise understand that conversations addressing serious illness are to prepare. When clinicians better understand their role in serious illness communication, individuals and systems can more effectively move improvement efforts forward.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1360,056

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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'admission1
Résumé présentoui

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