A Confluence of Cultures: Advance Care Planning in Long-Term Care Settings
Notice bibliographique
Résumé
Context: While policies may promote Advance Care Planning (ACP) discussions in long-term care (LTC) settings, practices often result in outcomes different from residents’ wishes. We attribute this to a confluence of cultures: healthcare; LTC settings; mainstream societal; and individuals’ ethno-cultures. This research explores these cultures as reflected in focus group discussions conducted with residents and family-of-residents in two LTC homes: one exclusively Chinese (EC); one multicultural (MC). Method: Fourteen residents and 13 family members participated in the four focus groups. Discussions were audio-recorded, transcribed, and themes were extracted and compared. Results: Four themes characterized residents’ discussions: 1-Variations in Range/Type of ACP Discussions/Actions; 2-Care of Family; 3-Reliance on Staff; and 4-Quality-of-Life at End-of-Life. Exclusively Chinese residents expressed reluctance to speak about ACP, were more likely to state “family would handle it,” less likely to call upon staff, and more acquiescent concerning death. Multicultural residents were more likely to pejoratively mention pull or absence of family and reliance upon staff; also, wanting personal awareness and control at end-of-life. Family themes were 1-Timing/Focus of ACP Discussions, 2-Communication with Family, 3-Care Home and Staff Influences, and 4-Cultural and Religious Issues. Exclusively Chinese families spoke of need to involve family in ACP discussions inclusive of residents and of Chinese cultural influences on ACP. Multicultural families reported being “taken by surprise” and feeling “overwhelmed” by requests to engage in ACP and document completion on behalf of residents. Conclusion: Findings provide evidence of multiple cultural influences on ACP in LTC but existing institutional policies and practices offer little direction and support on how to balance/prioritize them. Our analyses may provide a starting point.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».