Advance Care Directives: A Herzl Clinic Quality Improvement Project on Patients' perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advance Care Planning (ACP) has benefits for patients and is often optimal when done in the primary care setting. Despite the development of multiple resources and tools to support ACP discussions at our Family Medicine Teaching Clinic, the initiation and documentation of Advance Care Directives (ACD) in patients’ medical files were low and resident physicians had perceived that patients were unwilling or unprepared for ACP discussions. The goal of this project was to understand the challenges and barriers that patients and their caregivers face in initiating and discussing ACD with their primary care team. Methods: An online survey was conducted among 78 patients who are part of the Home Care program at the Herzl clinic. Participants were asked about the value placed on ACP and their preferences on various aspects surrounding the initiation of ACD discussions. Results: 25 of 78 possible responses were received. This included survey responses from 6 patients, 13 caregivers, 4 family members and 2 physicians. Our results show that patients and their caregivers value Advance Care Planning discussions (>80%). Additionally, they endorse multiple benefits of ACP for themselves, their care teams and families. Patients and caregivers prefer that medical professionals initiate and facilitate the discussions (70-80%) and are open to receive educational material to prepare for these discussions (68%). Conclusion: Patients in a frail population are willing and open to discuss advance care planning with their primary care team. Family Medicine teaching clinics can support patients’ desire to engage in ACP by providing access to education material and initiating these discussions.
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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 | 0,045 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».