The Pediatric Serious Illness Conversation Program: Understanding challenges and experiences for clinicians after advance care planning training
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore experiences of pediatric clinicians participating in a serious illness communication program (SICP) for advance care planning (ACP), examining how the SICP supports clinicians to improve their communication and the challenges of implementing new communication tools into clinical practice. METHODS: A qualitative description study using individual interviews with a diverse group of pediatric clinicians who participated in 2.5-hour SICP training workshops at pediatric tertiary hospitals. Discussions were transcribed, coded, and arranged into overarching themes. Thematic analysis was conducted using interpretive description methodology. RESULTS: Fourteen clinicians from 2 Canadian pediatric tertiary hospital settings were interviewed, including nurses (36%), physicians (36%), and social workers (29%), from the fields of neonatology (36%), palliative care (29%), oncology (21%), and other pediatric specialties (14%). Key themes included specific benefits of SICP, with subthemes of connecting with families, increased confidence in ACP discussions, providing tools to improve communication, and enhanced self-awareness and self-reflection. A second theme of perceived challenges emerged, which included subthemes of not having the conversation guide readily accessible, divergent team communication practices, and particular features of the clinical environment which limited the possibility of engaging in ACP discussions with parents. SIGNIFICANCE OF RESULTS: A structured program to enhance serious illness communication supports clinicians to develop skills and tools to increase their confidence and comfort in conducting conversations about end-of-life issues. Addressing challenges of adopting the newly learned communication practices, by providing access to digital SICP tools and conducting SICP training for clinical teams may further support clinicians to engage in ACP.
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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 | 0,001 |
| 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 ».