EXPLORING THE IMPLEMENTATION OF THE STRENGTHENING A PALLIATIVE APPROACH IN LONG-TERM CARE PROGRAM IN A CLINICAL TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the high mortality rates in long-term care (LTC) homes, most do not have a formalized palliative program. Hence, our research team developed the Strengthening a Palliative Approach in Long Term Care (SPA-LTC) program. This presentation will address how the SPA-LTC intervention was designed to be scaled up in a large randomized control trial, related implementation issues and strategies used to address them during the trial. This study used a cross-jurisdictional, effectiveness-implementation type II hybrid cluster design to evaluate the SPA-LTC program in 18 LTC homes across three provinces in Canada. The implementation component was designed as a formative evaluation to explore how to adapt the SPA-LTC program in real time. The SPA-LTC intervention leveraged both internal (palliative champion team) and external supports (palliative consultants) to build capacity within the LTC home to support and prepare residents and families for end-of-life decision making. Due to staff shortages and their inability to attend lengthy education sessions, we held four one-hour education sessions for the palliative champion team that were led by external palliative consultants over three months. Reach of the intervention was compromised as approximately 10% of participating residents died before a palliative care conference could be held. As a result, we prioritized residents who had lower Palliative Performance Scale (PPS) scores when planning a care conference. Clearly, efforts are needed to evaluate both the implementation and effectiveness of complex interventions, such as a palliative program, within a pragmatic approach given the real-life challenges that currently exist in this sector.
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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 | 0,100 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».