Caregiver Engagement in Serious Illness Communication in a Long-Term Acute Care Hospital Setting
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Prolonged management of critical illnesses in long-term acute care hospitals (LTACH) makes serious illness communication (SIC), a clinical imperative. SIC in LTACH is challenging as clinicians often lack training and patients are typically unable to participate-making caregivers central. OBJECTIVES: This qualitative descriptive study characterized caregiver engagement in SIC encounters, while considering influencing factors, following the implementation of Ariadne Labs' SIC training at a LTACH in the Northeastern United States. METHODS: Clinicians' documented SIC notes (2019-2020) were analyzed using directed content analysis. Codes were grouped into four categories generated from two factors that influence SIC-evidence of prognostic understanding (yes/no) and documented preferences (yes/no)-and caregiver engagement themes identified within each category. RESULTS: Across 125 patient cases, 251 SIC notes were analyzed. In the presence of prognostic understanding and documented preferences, caregivers acted as upholders of patients' wishes (29%). With prognostic understanding but undocumented preferences, caregivers were postponers of healthcare decision-making (34%). When lacking prognostic understanding but having documented preferences, caregivers tended to be searchers, intent on identifying continued treatment options (13%). With poor prognostic understanding and undocumented preferences, caregivers were strugglers, having difficulty with the clinicians or family unit over healthcare decision-making (21%). CONCLUSION: The findings suggest that two factors-prognostic understanding and documented preferences-are critical factors clinicians can leverage in tailoring SIC to meet caregivers' SIC needs in the LTACH setting. Such strategies shift attention away from SIC content alone toward factors that influence caregivers' ability to meaningfully engage in SIC to advance healthcare decision-making.
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 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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».