Avoidability of hospitalisations at the end of life; a model for community nurses and GPs.
Notice bibliographique
Résumé
Background and introduction \nAlthough many patients prefer to stay and die at home at the end of life, many are hospitalised. For hospitalised patients with a short life expectancy, it has been estimated that a quarter of hospitalisations could have been avoided. Little is known about how to avoid hospitalisations for patients living at home. \n\nAim\nThe aim of the study was to develop a conceptual model for community nurses and general practitioners (GPs) of strategies for avoiding hospitalisation at the end of life for patients living at home. The research question was how hospitalisation at the end of life can be avoided, from the perspective of community nurses, family carers and GPs? \n\nMaterials and methods\nA qualitative design with in-depth interviews was used. Taking 30 cases of patients who died non-suddenly 15 community nurses, 18 family carers and 26 GPs were interviewed in depth. Of the 30 patients, 20 were hospitalised and 10 were not hospitalised in the last 3 months of life. The interview transcripts were analyzed using thematic analysis and a conceptual model was constructed based on the resulting themes. \n\nResults\nWe developed a model with five key strategies that could help avoid hospitalisation at the end of life. The key strategies were: \n1) marking the approach of death, and shifting the mindset; \n2) being able to provide acute treatment and care at home; \n3) anticipatory discussions and interventions to deal with expected severe problems; \n4) guiding and monitoring the patient and family in a holistic way through the illness trajectory; \n5) continuity of treatment and care at home. \nIf these five key strategies are followed in an interrelated way, this could help avoid hospitalisations, according to community nurses, family carers and GPs.\n\nConclusion\nThe merit of the model is that it offers insight in providing palliative care at home by community nurses and GPs and helps them to avoid hospitalisation at the end of life. It is recommended that for all patients residing at home community nurses and GPs work together as a team from the moment that it is marked that death is approaching up to the end of life.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».