“What are you afraid of?” A mixed methods exploration of serious illness communication with oncology patients on general internal medicine wards in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background While emphasized as a key aspect of patient-centered care, little is known about the delivery and documentation of serious illness conversations (SIC) for patients with cancer admitted on general internal medicine (GIM) wards. Objectives To characterize the documentation and experiences of SIC from the perspectives of patients and clinicians on GIM wards. Methods This mixed methods quality improvement project gathered data from GIM wards using a: (1) retrospective review of electronic medical record data of hospitalized patients with cancer, (2) survey of physicians, residents, nurses, and allied health clinicians regarding their clinical practice, and (3) semi-structured interviews with hospitalized patients/caregivers. Results The charts of 101 patients were reviewed: 85.2% had a documented code status, while less than half (46.5%) had documentation of a conversation with a clinician addressing hopes, concerns or values. Ninety-seven clinicians completed the survey and reported variable levels of documentation of SICs. Clinician-identified barriers to serious illness conversations included language barriers, prognostic uncertainty, and lack of time. The 21 patients/caregivers who were interviewed reported a lack of focus on values in their discussions with clinicians, and a desire for their clinician to tailor these discussions to their individual needs. Conclusion In patients with cancer admitted to GIM wards, code status was frequently documented, whereas values-based components of these SICs were less frequently recorded Our results represent an opportunity to improve both the delivery and documentation of more holistic, person-centered aspects of serious illness conversations as a means to drive goal-concordant care through targeted clinical and educational interventions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 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 ».