Problems Experienced by Health Care Professionals with Do not Attempt Resuscitation (DNAR) Orders – A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
A 'Do Not Attempt Resuscitation' (DNAR) order is one of the most important yet difficult medical decisions. Despite the recent European guidelines, health care professionals (HCPs) in general perceive challenges in making a DNAR order. We aimed to evaluate the types of problems related to DNAR order making. A link to a web-based multiple-choice questionnaire including open-ended questions was sent by e-mail to all physicians and nurses working in the Tampere University Hospital special responsibility area covering a catchment area of 900,000 Finns. The questionnaire covered issues on DNAR order making, its meaning and documentation. Here we report the analysis of the open-ended questions, examined based on the Ottawa Decision Support Framework with expanded individual decisional needs categories. Qualitative data describing respondents' opinions (N=648) regarding problems related to DNAR order decision making were analysed using Atlas.ti 23.12 software. In total, 599 statements (phrases) dealing with inadequate advice, information, emotional support, and instrumental help were identified. Our results show that HCPs experience lack of support in DNAR decision making on multiple levels. Digital decision-making support integrated into electronic patient records (EPR) to assure timely and clearly visible DNAR orders could be beneficial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».