MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4391409313 · doi:10.2196/55080

Participation in Advance Care Planning Among Medically At-Risk Rural Veterans: Protocol for a Personalized Engagement Model

2024· article· en· W4391409313 sur OpenAlexvenueno aff
Tammy Walkner, Daniel J. Karr, Sarah Murray, Amanda Heeren, Maresi Berry-Stoelzle

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Advance care planningMedicinePsychologyGerontologyMedical educationNursingAlternative medicinePalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,104
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1040,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,013

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.

Tête enseignante Opus0,551
Tête enseignante GPT0,683
Écart entre enseignants0,132 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetPalliative Care and End-of-Life Issues→Travaux en français237 207→