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Enregistrement W4393281624 · doi:10.1111/hex.14002

Advancing the Care Experience for patients receiving Palliative care as they Transition from hospital to Home (ACEPATH): Codesigning an intervention to improve patient and family caregiver experiences

2024· article· en· W4393281624 sur OpenAlexafffund
Madeline McCoy, Taylor Shorting, Vinay Kumar Mysore, Edward Fitzgibbon, Jill Rice, Meghan Savigny, Marianne Weiss, Daniel Vincent, Meaghen Hagarty, Krystal Kehoe MacLeod, Natalie C. Ernecoff, Rex Pattison, Mona Kornberg, Adrianna Bruni, Shirley H. Bush, Kerry Kuluski, Valerie Fiset, Cecilia Li, Henrique A. Parsons, Geneviève Lalumière, Tara Connolly, Colleen Webber, Sarina R. Isenberg

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCarleton UniversityCanadian Hospice Palliative Care AssociationTrillium Health CentreUniversity of TorontoOttawa HospitalUniversity of OttawaBruyère
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésPsychological interventionFidelityPalliative careIntervention (counseling)ChecklistNursingMedicineWorkbookPsychologyFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Returning home from the hospital for palliative-focused care is a common transition, but the process can be emotionally distressing and logistically challenging for patients and caregivers. While interventions exist to aid in the transition, none have been developed in partnership with patients and caregivers. OBJECTIVE: To undergo the initial stages of codesign to create an intervention (Advancing the Care Experience for patients receiving Palliative care as they Transition from hospital to Home [ACEPATH]) to improve the experience of hospital-to-home transitions for adult patients receiving palliative care and their caregiver(s). METHODS: The codesign process consisted of (1) the development of codesign workshop (CDW) materials to communicate key findings from prior research to CDW participants; (2) CDWs with patients, caregivers and healthcare providers (HCPs); and (3) low-fidelity prototype testing to review CDW outputs and develop low-fidelity prototypes of interventions. HCPs provided feedback on the viability of low-fidelity prototypes. RESULTS: Three patients, seven caregivers and five HCPs participated in eight CDWs from July 2022 to March 2023. CDWs resulted in four intervention prototypes: a checklist, quick reference sheets, a patient/caregiver workbook and a transition navigator role. Outputs from CDWs included descriptions of interventions and measures of success. In April 2023, the four prototypes were presented in four low-fidelity prototype sessions to 20 HCPs. Participants in the low-fidelity prototype sessions provided feedback on what the interventions could look like, what problems the interventions were trying to solve and concerns about the interventions. CONCLUSION: Insights gained from this codesign work will inform high-fidelity prototype testing and the eventual implementation and evaluation of an ACEPATH intervention that aims to improve hospital-to-home transitions for patients receiving a palliative approach to care. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Patients and caregivers with lived experience attended CDWs aimed at designing an intervention to improve the transition from hospital to home. Their direct involvement aligns the intervention with patients' and caregivers' needs when transitioning from hospital to home. Furthermore, four patient/caregiver advisors were engaged throughout the project (from grant writing through to manuscript writing) to ensure all stages were patient- and caregiver-centred.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,370 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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