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Enregistrement W4380730823 · doi:10.1111/hdi.13103

Discrepancy in responses to the surprise question between hemodialysis nurses and physicians, with focus on patient clinical characteristics: A comparative study

2023· article· en· W4380730823 sur OpenAlexvenueno aff
Jeanette M. Wallin, Stefan H. Jacobson, Lena Axelsson, Jenny Lindberg, Carina Persson, Jenny Stenberg, Agneta Wennman‐Larsen

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStiftelsen Silviahemmet
Mots-clésMedicineHemodialysisSurpriseLogistic regressionFamily medicineObservational studyInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The surprise question (SQ) "Would I be surprised if this patient died within the next xx months" can be used by different professions to foresee the need of serious illness conversations in patients approaching end of life. However, little is known about the different perspectives of nurses and physicians in responses to the SQ and factors influencing their appraisals. The aim was to explore nurses' and physicians' responses to the SQ regarding patients on hemodialysis, and to investigate how these answers were associated with patient clinical characteristics. METHODS: This comparative cross-sectional study included 361 patients for whom 112 nurses and 15 physicians responded to the SQ regarding 6 and 12 months. Patient characteristics, performance status, and comorbidities were obtained. Cohen's kappa was used to analyze the interrater agreement between nurses and physicians in their responses to the SQ and multivariable logistic regression was applied to reveal the independent association to patient clinical characteristics. FINDINGS: Proportions of nurses and physicians responding to the SQ with "no, not surprised" was similar regarding 6 and 12 months. However, there was a substantial difference concerning which specific patient the nurses and physicians responded "no, not surprised", within 6 (κ = 0.366, p < 0.001, 95% CI = 0.288-0.474) and 12 months (κ = 0.379, p < 0.001, 95% CI = 0.281-0.477). There were also differences in the patient clinical characteristics associated with nurses' and physicians' responses to the SQ. DISCUSSION: Nurses and physicians have different perspectives in their appraisal when responding to the SQ for patients on hemodialysis. This may reinforce the need for communication and discussion between nurses and physicians to identify the need of serious illness conversations in patients approaching the end of life, in order to adapt hemodialysis care to patient preferences and needs.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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