IMPROVING THE ENGAGEMENT OF RESIDENTS WITH DEMENTIA IN ADVANCE CARE PLANNING DISCUSSIONS IN LONG-TERM CARE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As part of the Strengthening a Palliative Approach in Long Term Care (SPA-LTC), we have designed and evaluated a number of tools and resources to promote a palliative approach in dementia, including a Canadian version of the Conversation Starter Kit (CSK) booklet. We used participatory action research to design tools for use with care providers based on survey data and interviews. Data was analyzed using thematic analysis and descriptive statistics. We found that residents reported that they engaged in asking more questions to their care provider after completing the CSK booklet. However, care providers stated that they did not feel comfortable addressing questions and concerns raised by residents and their family members. Hence, we co-designed two tools to help build capacity among care providers to support ACP discussions with residents and families, including an e-learning module about ACP discussions for people with dementia and a Conversation Guide. Pilot findings of these tools suggest that staff appreciate the information and tools to enable them to initiate ACP discussions and address difficult conversations. Clearly, residents with dementia and their families need to be supported to engage in ACP discussions early on in their disease trajectory so that residents are afforded the opportunity to voice their values and wishes for end of life care. At the same time, care providers need to have the skills (e.g., listening, probing) and comfort to engage in these discussions to support and help prepare residents and families for important decisions that need to be made later on.
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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 | 0,022 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».