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Enregistrement W4412204142 · doi:10.1111/hex.70331

Advancing the Care Experience for Patients Receiving Palliative Care as They Transition From Hospital to Home (ACEPATH): Phase 2 of Codesigning an Intervention to Improve Hospital‐to‐Home Transitions for Patients and Family Caregivers

2025· article· en· W4412204142 sur OpenAlexafffundabout
Madeline McCoy, Taylor Shorting, Vinay Kumar Mysore, Edward Fitzgibbon, Jill Rice, Meghan Savigny, Natalie C. Ernecoff, Marianne Weiss, Shirley H. Bush, Daniel Vincent, Meaghen Hagarty, Geneviève Lalumière, Rex Pattison, Mona Kornberg, Maya Stern, Kerry Kuluski, Colleen Webber, Adrianna Bruni, Tara Connolly, Sarina R. Isenberg

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCarleton UniversityInstitute of Health Services and Policy ResearchTrillium Health CentreUniversity of TorontoCanadian Patient Safety InstituteCARE CanadaVancouver Biotech (Canada)Canadian Hospice Palliative Care AssociationInstitute for Work & HealthOttawa HospitalBruyère
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Frailty NetworkUniversity of Ottawa
Mots-clésIntervention (counseling)Psychological interventionMedicineNursingPalliative careGeneral partnershipTransitional careFidelityEnd-of-life carePsychologyHealth careFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although many people nearing the end of life wish to die at home, many patients experience re-hospitalisation and hospital death. No end-of-life hospital-to-home interventions have been developed with patients and caregivers, and none have been tested in Canada. Through an iterative, participatory design approach, we codesigned an intervention in partnership with potential users of the final intervention: patients, family caregivers (FCs) and healthcare providers (HCPs). OBJECTIVE: This study (ACEPATH) aimed to use a patient, FC and HCP engaged codesign process to continue to iterate and refine an intervention for transition from hospital to home in preparation for a pilot implementation. METHODS: The codesign process consisted of: (1) Development of codesign workshop (CDW) materials; (2) CDWs with patients and/or their FCs, who iterated our team's previously developed checklists and reference materials; (3) Low-fidelity prototyping sessions with hospital and community HCPs, who provided feedback on the low-fidelity prototype, the guidebook (that combined the refined checklists and guides) and identified HCPs to facilitate the guidebook; and (4) High-fidelity prototyping sessions entailed simulated interactions between an HCP and a patient/FC using the intervention, accompanied by discussion for feedback. RESULTS: Participants identified several areas for refinement to enhance the relevance, clarity and acceptability of the guidebook intervention. Patients and FCs refined and organised questions into specific 'moments' that would be helpful for conversations with HCPs during their transition home. HCPs identified social workers, hospital home care coordinators and community home care coordinators as the best fit for facilitating completion of the guidebook at three moments (preparing to leave the hospital, immediately before discharge and getting comfortable at home). CONCLUSIONS: We successfully codesigned a guidebook for hospital-to-home transitions that was amenable to patients, FCs and HCPs. The next steps will entail piloting the guidebook to evaluate its acceptability, appropriateness, feasibility, costs and fidelity. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Patients and FCs who had lived/living experiences with hospital-to-home transitions near the end of life participated in codesign workshops and high-fidelity prototyping sessions. We used codesign to ensure the final intervention was aligned with participants' needs and experiences and would hopefully improve aspects of the hospital-to-home transition that are important to them.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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