“I Am a Quarterback”: A Mixed-Methods Study of Death Investigators’ Communication with Family Members of Young Sudden Cardiac Death Victims
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sudden cardiac death (SCD) is a leading global cause of mortality and is often attributable to heritable cardiac conditions in the young (aged 2-45 years). Death investigators are responsible for determining the cause of death and communicating the risk of heritable conditions with the families of victims. Families often struggle to comprehend this information. This study explores how death investigators communicate with families of young SCD victims who die from suspected heritable causes about the cause of death and their risk for SCD. Methods: We conducted an explanatory sequential mixed-methods study, collecting quantitative data, via a web-based survey, and qualitative data, via telephone interviews, to investigate how death investigators in Ontario and Nova Scotia, Canada, communicate with family members of SCD victims. We used descriptive statistics to analyze quantitative data, and thematic analysis to analyze qualitative data. We triangulated the data at multiple levels. Results: Between October 2022 and July 2023, we surveyed 78 death investigators and interviewed a subset of these (n = 20). Participants (40%; n = 31) reported that SCDs due to heritable cardiac conditions were more difficult to investigate, requiring a higher frequency of communication with families. Participants (96.1%; n = 75) reported contacting family members via phone. Strategies to achieve their communication goals were influenced by family characteristics; involvement of other professionals; characteristics of the investigation, access to resources, and system-level barriers. Conclusions: SCD investigations in the young who die due to suspected heritable cardiac conditions are challenging and require a high frequency of communication. Further research should examine how systematic changes can improve communication among death investigators and families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».