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Enregistrement W7042857646

Qualities of communication in palliative care conversations in dialysis

2021· article· en· W7042857646 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarWorks -A service of University of Vermont Libraries (University of Vermont) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careConversationTelehealthPopulationQualitative researchSpecialtyContent analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Katharine L Cheung, Samantha Smoger, Manjula Kurella Tamura, Michael LaMantia, Terry Rabinowitz, Renee D. Stapleton, Robert Gramling Abstract: Background: Little is known about the content of communication in palliative care telehealth conversations, particularly in a population of patients receiving dialysis. Understanding the content and process of these conversations through qualitative analyses may lead to insights about how palliative care improves quality of life. Methods: We conducted a qualitative analysis of video-recordings obtained during a pilot palliative teleconsultation program. Patient participants were recruited from five dialysis facilities affiliated with an academic medical center. The target population included patients with kidney failure receiving in-center dialysis. Palliative care clinicians conducted teleconsultation using a large wall-mounted screen with a camera mounted on a pole and positioned mid-screen in the line of sight to facilitate direct eye contact. Patients used an iPad that was attached to an IV pole positioned next to the dialysis chair. Conversations were coded for using a pre-existing framework of themes and content from the Serious Illness Conversation Guide and revised Edmonton Symptom Assessment System-renal. Results: We recruited 39 patients to undergo a telepalliative care consultation while receiving dialysis, 34 of whom ultimately completed the teleconsultation. Four specialty palliative care clinicians (three physicians and one nurse practitioner) conducted 35 visits with 34 patients. Median (IQR) duration of conversation was 42 (28, 57) minutes. Most frequently discussed content included sources of strength (91%), critical abilities (88%), illness understanding (85%), fears and worries (85%), what family knows (85%), fatigue (77%) and pain (65%). Process features such as summarizing statements (85%) and making a recommendation (82%) were common, while connectional silence (56%), and emotion expression (21%) occurred less often. Conclusions: Unscripted palliative care conversations in outpatient dialysis units via telemedicine exhibited many domains recommended by the Serious Illness Conversation Guide, with less frequent discussion of symptoms. Emotion expression was uncommon for these conversations that occurred in an open setting. This study was funded by the National Palliative Care Research Center.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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