“Hope is strong”: a qualitative inquiry into serious illness conversations for patients living with structural vulnerabilities and substance use disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A serious illness conversation elicits a patient's wishes, goals and values in the setting of advancing illness. Patients living with structural vulnerabilities and substance use disorders encounter barriers to these conversations and therefore often experience less than ideal deaths. This study aims to understand the needs and preferences of these patients during serious illness conversations in the acute hospital setting and to inform best practice recommendations for serious illness conversations with this patient population. METHODS: We performed a qualitative research study using interpretive description methodology at a single tertiary care inner-city hospital in Vancouver, British Columbia, Canada. Data was collected from 16 hospitalized participants living with structural vulnerability, substance use disorder and chronic illness. Semi-structured interviews were recorded, transcribed and analyzed iteratively by our research team using thematic analysis. RESULTS: Participants had unmet basic needs and therefore unique priorities during serious illness conversations. Participants frequently had previous negative healthcare experiences which resulted in them guarding their feelings from healthcare providers. Hope was emphasized as an important component of serious illness conversations. Participants also outlined specific preferences and recommendations for healthcare providers engaging in these conversations. CONCLUSIONS: Our findings offer several important considerations for engaging in serious illness conversations with patients living with structural vulnerabilities and substance use disorders that, if implemented, should improve the quality of conversations and care.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».