Measuring the Use of End-of-Life Symptom Relief Medications in Long-Term Care Homes—a Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: At the end of life, individuals may experience physical symptoms such as pain, and guidelines recommend medications to manage these symptoms. Yet, little is known about the symptom management long-term care (LTC) residents receive at the end of life. Our research team developed a metric-whether residents receive one or more prescriptions for an end-of-life symptom management medication in their last two weeks-to explore end-of-life care for LTC residents. This qualitative study aimed to inform the refinement of the end-of-life prescribing metric, including the acceptability and applicability to assess the quality of a resident's symptom management at end-of-life. Methods: We conducted 14 semi-structured interviews with Ontario health-care providers (physicians and nurses) who work in LTC homes and family caregivers of residents who died in LTC. Interviews were conducted virtually between February 2021 and December 2022, and were analyzed using thematic analysis. Results: We identified three major themes relating to perceptions of the metric: 1) appropriateness, 2) health-care provider applicability, and 3) caregiver applicability. Participants noted that the metric may be appropriate to assess end-of-life care, but noted important nuances. Regarding applicability, health-care providers found value in the metric and that it could inform their practice. Conversely, caregivers found limited value in the metric. Conclusion: The proposed metric captures a very specific aspect of end-of-life care-whether end-of-life medications were prescribed or not. Participants deemed that the metric may reflect whether LTC homes have processes to manage a resident's end-of-life symptoms with medication. However, participants thought the metric could not provide a complete picture of end-of-life care and its quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».