Transforming Communication on Serious Illness and Frailty: A Comprehensive Approach to Empowering Informed Decision-Making
Notice bibliographique
Résumé
Health care professionals can enhance conversations about serious illness and medical decision-making by adopting a transparent, standardized approach. This article critiques established communication strategies, which often emphasize patient values and goals without providing the necessary medical information to align these goals with a shared understanding of prognosis. We propose an alternate strategy that (1) provides detailed explanations of medical conditions at the beginning of the conversation, (2) includes support persons in discussions, (3) considers capacity, and (4) offers tailored advice by clinicians. The proposed framework aims to provide patients (or their delegates) with the information they need to integrate their values in pursuit of well-informed medical decisions. This strategy builds trust by providing honest information about medical conditions and their trajectories. It empowers decision makers to consider realistic outcomes, allowing them to accept or reject treatments in accordance with their preferences. This article presents a thorough step-by-step guide on how to conduct a serious illness conversation and facilitate medical decision-making, including a supplement that provides example phrases for use in clinical practice.
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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 | 0,049 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,031 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».