Optimizing Hospice Care: A Scoping Review of Staffing Strategies to Enhance Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background Investigating hospice staffing models is vital for ensuring patient-centered care by aligning workforce capabilities with evolving patient needs. With the opening of the Hospice Residence at Providence Care Hospital, effective staffing can enhance operational efficiency, staff well-being, retention, and elevate the quality of end-of-life care. Objective: The primary objective is to investigate models of hospice care, staffing characteristics across disciplines, staff qualifications, training and operational metrics. Methods A comprehensive search of academic literature was conducted using MEDLINE, CINAHL, and Embase, following the PRISMA-ScR framework. The review focused on hospice care for adults, covering staffing and care models. Studies on general palliative care, pediatric/NICU care, non-full-text studies, and those published before 2013 were excluded. A grey literature search was also performed. Results Out of 1,579 imported studies, 1,082 were screened, 260 full texts reviewed, and 51 met inclusion criteria. Published between 2013 and 2024, the studies were conducted in North America, Europe, and Asia, covering various designs including randomized control trials, observational, qualitative, and mixed-methods. Patient populations included terminally ill individuals with diagnoses such as cancer, COPD, and heart failure. The majority of studies examined inpatient hospices. Facility sizes ranged from 6 to 33 beds (median = 16). Key topics included staffing models, staff-to-patient ratios, training, volunteer roles, care delivery, and patient satisfaction, with common ratios being 5.5:1 to 6.5:1 for physicians and 1.5:1 to 2.7:1 for nurses. Hospice staff included physicians, nurses, aides, social workers, spiritual care providers, and volunteers, with training ranging from specialized education to minimal instruction. Conclusion Understanding staffing strategies is crucial for hospices to meet growing demand and patient complexity. This review emphasizes optimal staff-to-patient ratios, diverse care models, and the vital role of volunteers. Further research is needed to establish best practices for sustainable, high-quality hospice care. Contributors: Patel, V.; Aghakhani Barfeh, K.; McDonald, H.; Kang, J.; Pranajaya, P.; Toon, D.; Wong, M.; Goldie, C.L.
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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 | 0,027 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».