Advance care planning in general practice and beyond : a cluster-randomized controlled trial of the ACP-GP intervention
Notice bibliographique
Résumé
People with a chronic, life-limiting illness may be confronted with complex choices about their medical care. Their illness may also lead to a loss of decisional capacity. Advance care planning (ACP) is a process of communication between the patient, healthcare professionals, and loved ones, about the patient’s values, wishes, and goals for care. By discussing these topics in a timely manner and revisiting them over time, all involved parties can be better prepared for medical decision-making in the moment and in the future. Outpatient settings, such as general practice and primary care, have been proposed as ideal for initiating and facilitating ACP. However, deficits remain in ACP in this setting, including in Belgian general practice. To mitigate barriers and maximize facilitators to ACP in Belgian general practice, a complex intervention, the ACP-GP intervention, has been developed. In the first part of this dissertation, the intervention is implemented and evaluated through a cluster-randomized controlled trial with a parallel process evaluation. The second part of this dissertation complements the first by describing insights into the implementation of ACP interventions internationally. This is accomplished through a scoping review of the literature and a qualitative study of clinicians’ experiences implementing an ACP pathway in two Canadian provinces. The findings from this dissertation lead to several recommendations for practice, policy, and future research directions. Julie Stevens has a background in Clinical Psychology. She is a researcher at the End-of-Life Care Research Group (Vrije Universiteit Brussel – Ghent University).
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».