Assessing Urban Community-Based Palliative Care in Montreal: Identifying Gaps and Opportunities for Quality Improvement
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundHealth systems increasingly recognize the value of community-based palliative care but there is considerable variability in how such services are delivered. As part of a quality improvement initiative to enhance community-based palliative care, we aimed to characterize publicly accessible services for persons suffering from serious illness in a diverse, large North American city in Canada. We assessed the degree to which structures and processes followed best-practice recommendations of high-quality community-based palliative care.MethodologyWe conducted a cross-sectional survey with healthcare workers to assess structures and processes related to community-based palliative care team composition, care access and provision, care continuity, and care transitions.ResultsCommunity-based palliative care teams in our sample adhered to many best-practice recommendations, such as working in multi-disciplinary teams, providing 24/7 access, and fostering care transitions to and from inpatient palliative care settings. However, access to community-based palliative care was not uniform, and considerable variability existed in prognostic admission criteria. We also identified gaps in psycho-spiritual and personal care support capacity. Specialized, dedicated psycho-spiritual, and personal care support services were missing from more than 75% of community-based palliative care teams.ConclusionsA survey of structures and processes in community-based palliative care teams revealed variability in service organization and care processes. Many services lacked psycho-spiritual and personal care support. Our findings may be representative of similar structural issues elsewhere and suggest the need for broader efforts to understand the system-level factors that shape community-based palliative care service structures and processes.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».