Exploring the quality of end-of-life care in the intensive care unit: a qualitative multiple case study approach with family members of Muslim patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Muslim patients are an underrepresented community in end-of-life care research, with little evidence around factors that influence the quality and experience of care. The aim of this study was to explore the quality of end-of-life care in the intensive care unit (ICU) from the perspective of next-of-kin family members of Muslim patients. DESIGN: A qualitative multiple case study design using semistructured interviews with family members of Muslim patients. Healthcare providers' notes from the patient medical record were also used to contextualise the patient care experience and medical journey. Data were analysed using deductive content analysis. SETTING: A large academic tertiary care hospital in Toronto, Canada. PARTICIPANTS: Next-of-kin family members of Muslim patients (≥18 years) who were admitted to the ICU and died in hospital between October 2019 and December 2021. RESULTS: Family members of five Muslim patients of South Asian descent were recruited for this study. Four central themes were identified: (1) trust and confidence in the healthcare team overseen by medical experts; (2) quality communication with medical experts; (3) achieving patient goals of care; and (4) dignity of care through cultural respect and emotional support. Culture, religion and religiosity did not appear to have a major influence on the medical decision-making process. Communication, emotional and psychological well-being for patients, and cultural respect were identified as possible areas for quality improvement. CONCLUSIONS: Our findings identified central themes in the quality of end-of-life care for families of seriously ill Muslim patients. These insights can inform clinical processes and interventions to improve the quality of care and reduce psychological and emotional burden at the end of life.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».