Does Facilitated Palliative Care Education Improve Patient Identification? A Cluster Randomized Controlled Trial of Primary Care Providers in the CAPACITI Training Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Primary care providers (PCPs) play a critical role in initiating palliative care but are often unsure how to identify patients for this approach. Community Access to PAlliative Care via Interprofessional Teams Improvement program (CAPACITI) is a virtual education program that provides practical tools and strategies for PCPs to help them operationalize palliative care, complementing clinical skills training. Objectives: To assess the impact of facilitated versus self-directed versions of CAPACITI, in assisting PCPs to better incorporate an early palliative approach to care in practice. Design: A cluster randomized controlled trial (cRCT). Setting/Subjects: PCP teams across Canada that enrolled in CAPACITI were randomized and stratified by team size and geography. The control group (self-directed) received access to the CAPACITI online session materials (e.g., slide decks, tools, summary sheets, assignments). In addition to this, the intervention group (facilitated) was also invited to participate in facilitated biweekly, virtual webinars. Measurements: Difference between the two groups in self-reported identification of patients requiring a palliative approach to care following the intervention (calculated as percentage of caseload in past three months). Results: A total of 185 teams, representing 566 individuals, enrolled in CAPACITI and completed baseline measures. In total, 295 participants reported providing direct patient care; 166 of these participants (33.9%) were lost to follow-up. Prior to CAPACITI, providers in both groups reported identifying a median of 20.0% of their patients as requiring a palliative approach to care. Post-intervention, these median percentages increased for both groups to 33.3% for the facilitated group, and 40.0% for the self-directed group ( p < 0.001 overall), with no significant difference between groups ( p = 0.3, mean effect estimate = −0.04, 95% CI: [−0.12, 0.04]). Conclusions: We found that CAPACITI improved palliative care identification, regardless of whether the online content was facilitated via webinars or self-directed. Further research is required to examine optimal uses of facilitation for skill development.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».