Participation in Advance Care Planning Among Medically At-Risk Rural Veterans: Protocol for a Personalized Engagement Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many of the challenges in advanced care planning (ACP) conversations are linked to the waxing and waning progress of serious illnesses. Conversations with patients about future medical care decisions by a surrogate decision maker have historically been left until late in the patient's disease trajectory. These conversations often happen at a time when the patient is already very ill. The challenge in effective early ACP and serious illness conversations is to create a situation where patients appreciate the link between current and future medical care. Setting the stage to make these conversations more accessible includes using telehealth to have conversations at the patient's place of choice. The personalization used includes addressing the current medical and social needs of the patient and ensuring that expressed needs are addressed as much as possible. Engaging patients in these conversations allows the documentation of patient preferences in the electronic health record (EHR), providing guidelines for future medical care. OBJECTIVE: The objective of our telehealth serious illness care conversations program was to successfully recruit patients who lacked up-to-date documentation of ACP in their EHR. Once these patients were identified, we engaged in meaningful, structured conversations to address the veterans' current needs and concerns. We developed a recruitment protocol that increased the uptake of rural veterans' participation in serious illness care conversations and subsequent EHR documentation. METHODS: The recruitment protocol outlined herein used administrative data to determine those patients who have not completed or updated formal ACP documentation in the EHR and who are at above-average risk for death in the next 3-5 years. The key features of the telehealth serious illness care conversations recruitment protocol involve tailoring the recruitment approach to address current patient concerns while emphasizing future medical decision-making. RESULTS: As of September 2022, 196 veterans had completed this intervention. The recruitment method ensures that the timing of the intervention is patient driven, allowing for veterans to engage in ACP at a time and place convenient for them and their identified support persons. CONCLUSIONS: The recruitment protocol has been successful in actively involving patients in ACP conversations, leading to an uptick in completed formal documentation of ACP preferences within the EHR for this specific population. This documentation is then available to the medical team to guide future medical care. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/55080.
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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 | 0,104 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,013 |
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 ».