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Enregistrement W4414088993 · doi:10.1136/spcare-2025-acp.106

1293 A comparative study of implementation and practices of advance care planning in the Asia Pacific Region

2025· article· en· W4414088993 sur OpenAlexaff
Cheng‐Pei Lin, Sang‐Yeon Suh, Raymond Ng Han Lip, Diah Martina, Trudy Giam, Masa Masanori, Yoshiyuki Kizawa

Notice bibliographique

RevuePoster · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCanadian Hospice Palliative Care Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvance care planningAsia pacificEmpowermentDiversity (politics)Cultural diversityHealth carePalliative careGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim This study aims to examine the implementation and practices of Advance Care Planning (ACP) across the Asia Pacific region. We had two research questions: How is ACP conceptualized, initiated, and made accessible across Asia Pacific sectors? What unique factors shape ACP practices in this region? Background The Asia Pacific region is experiencing a rapid increase in aging population, thus creating a critical need for ACP to support individuals in living well till the end-of-life. Despite growing interest, ACP implementation varies significantly across sectors, influenced by cultural, social, and policy differences. This study aims to map the ACP landscape among members of the Asia Pacific Hospice Palliative Care Network (APHN). Methods An online cross-sectional survey was conducted in 2022, with purposively sampled experts and leaders in ACP practice. They are from APHN member sectors, each with at least five years of ACP-related experience. Forty experts from 15 of the 18 APHN sectors responded to a 22-item questionnaire, with multiple experts from each sector included to enable triangulation of responses. Results ACP is a recent development in the Asia Pacific compared to Western regions, with a diversity of approaches in its conceptualization, initiation, and accessibility. Notably in Taiwan, New Zealand, and Singapore, national or organizational ACP programs were associated with greater perceived uptake and accessibility. In Hong Kong, India, Indonesia, South Korea, Malaysia, Sri Lanka, Thailand, and Vietnam, a family-based ACP model predominates, with discussions often conducted with family members before involving patients. Key barriers to ACP adoption include insufficient healthcare professional empowerment (13 of 15), persistent social taboos (11 of 15), and limited public awareness (9 of 15 sectors). Unique Contribution This study provides the first cross-sectoral comparison of ACP practices across the Asia Pacific region, highlighting how cultural, organizational, and policy contexts influence ACP approaches. It underscores the variation in family-based ACP models and identifies barriers in some levels, offering insight into unique factors that may support or hinder ACP integration in the region. Implications for Policy or Practice The findings suggest a need for culturally adaptive ACP policies and practices that respect family-based decision-making traditions while considering individual empowerment in the Asia Pacific region. Policymakers should consider establishing national frameworks, improving public awareness, and offering specialized training to healthcare professionals to enhance ACP accessibility and acceptance. This approach can create a more supportive environment for ACP adoption across the Asia Pacific region.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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