Using Audit to Improve End-of-Life Care in a Tertiary Cancer Centre
Notice bibliographique
Résumé
High-quality end-of-life care (EoLC) is a critical yet often underemphasised component of oncology care. Several shortcomings in the delivery of EoLC for oncology patients in our centre during the COVID-19 pandemic were identified in our initial 2021 audit. In 2022, we introduced a care of dying patients proforma, an EoLC quality checklist, targeted education and training for staff, and an expanded end-of-life (EoL) committee. This re-audit aimed to review how these changes impacted on the care received by patients in a tertiary cancer centre. A second retrospective re-audit of patients who died between 11 July 2022 and 30 April 2023 was performed to assess quality of EoLC using the Oxford Quality indicators. A total of 72 deaths occurred over the audit period. Quality of EoLC improved significantly when compared to the initial audit (χ2 (3, n = 138) = 9.75, p = 0.021). Exploration of patients’ wishes was documented in 48.8% and referral to pastoral care was documented in 68.3%, from 24.2% and 10.6%, respectively. The proportion of patients receiving poor EoLC reduced from 21.2% to 8.3%. Our study demonstrates the benefits of simple interventions, the importance of re-audit, and the role of ongoing interdisciplinary commitment to improving EoLC for our patients.
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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 | 0,024 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».