Primary Care Physicians’ and Hospitalists’ Experience with Advance Care Planning with South Asian Canadian Older Adults before and during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Few older adults discuss their end-of-life care wishes with their physician, and even fewer minorities do this. We explored physicians' experience with advance care planning (ACP) including the barriers/facilitating factors encountered when initiating/conducting ACP discussions with South Asians (SA), one of Canada's largest minorities. Eleven primary care physicians (PC) and 11 hospitalists with ≥ 15 per cent SA patients ≥ 55 years of age were interviewed: 10 in 2020, 12 in 2021. Thematic analysis of transcripts indicated that cultural and communication barriers, physician's specialization, SA older adults' lack of ACP awareness, and decision-making deference to family and physicians were barriers to ACP discussions. Although the COVID-19 pandemic impacted physicians' practices, contrary to our hypothesis most reported no change in frequency of ACP discussions. Although ACP discussions were viewed as best conducted by PC physicians, only 55 per cent had ACP training and only 64 per cent had used ACP tools. Training in ACP facilitation, concerning ACP tool usage, and training in patient-physician communication are recommended.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| 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 | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».