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Enregistrement W4388725458 · doi:10.1370/afm.22.s1.5416

RESPECT for person-centred palliative and end-of-life care in Ontario’s long-term care homes

2023· article· en· W4388725458 sur OpenAlexaboutno aff
Amy T. Hsu, Justin Presseau, Lysanne Lessard, Carol Bennett, Amit Arya, Kednapa Thavorn, Peter Tanuseputro, Celeste Fung, Rhiannon Roberts, Daniel Kobewka

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPalliative careContext (archaeology)Life expectancyAdvance care planningEnd-of-life careLong-term carePopulationIndependent livingFocus groupNursingGerontologyMedicinePsychologyQualitative researchBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Increasingly, more and more Canadians spend their final days in supportive living environments, such as retirement homes and long-term care (LTC) homes. Despite the average life expectancy of 18 months among those living in LTC, and most can benefit from a palliative approach to care, many only receive end-of-life care in the last 2-3 weeks of life. RESPECT (Risk Evaluation for Support: Predictions for Elder life in their Communities Tool) is a risk communication tool powered by a suite of prediction algorithms that estimate individuals’ survival (that is, how long someone will live) and designed to support earlier identification of palliative care needs. RESPECT was developed and validated using routinely collected population-level data from home and community care and LTC homes in Ontario. Objective: To implement and evaluate the use of RESPECT (i.e., barriers and facilitators) in LTC homes for earlier identification of palliative care needs. Study Design: Qualitative pre-post implementation interviews and focus groups. Population and Setting: Seven focus groups involving 17 registered staff and 19 personal support workers (PSWs). A total of 22 interviews have also been conducted with 13 health organization leaders and 9 frontline staff. Outcome Measures: Data collection and analysis are informed by two implementation science frameworks: the Actor, Action, Context, Target, and Time Framework, and the Theoretical Domains Framework. Analysis: Thematic analysis using established implementation science frameworks. Results: Barriers to implementation include limited time for training and capacity; limited understanding of the tool and how it can be used to inform decisions and facilitate conversations with residents and/or families; lack of clarity on the processes, timelines, and assigned roles for integrating RESPECT into routine procedures; and staff (especially PSWs’) discomfort in knowing residents’ life expectancy. Physicians’ acceptability of RESPECT is an important determinant of successful implementation, given their key role in communicating residents’ prognoses and making medical decisions. Physicians generally feel positive about RESPECT, although many would like more time to observe the tool’s accuracy; nonetheless, they can envision themselves using the tool. Conclusions: Findings from this study suggest a potential role for risk communication tools, like RESPECT, in supporting a palliative approach to care in LTC settings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,293 · 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
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

Citations0
Publié2023
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