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Enregistrement W133597903

ElaboraciÓn de un instrumento que permita identificar y aliviar el sufrimiento. estudio preliminar

2003· article· es· W133597903 sur OpenAlexaboutno aff
Manuel González Barón, Arturo Gallego, M. Reverte

Notice bibliographique

RevueMedicina Paliativa · 2003
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing care and research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPsychologyCoping (psychology)MedicineClinical psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: If our priority objective is to achieve the relief of the suffering it will be necessary acording with Lazarus, Folkman, Chapman, Gravin, Bayes and Labrador, to redude or eliminate things perceived like a threat and increase the perception of the control. Objective: For this, we need to make an instrument that it allows us to identify wich are the biopsicosocial symtoms that are perceiving in each moment like threating, so we can delate or reduce them, and at the same time to evaluate and to boost the resources. Method: We relief an instrument that includes the following groups of variables: subjective perception of the passing time, emotions aspects, worries, cooping strategies, adaptation perception, meaning of life, support perceived and suffering. Afterwards we gave the questionary to 73 oncologic patients that have been attended at the Oncologic Medical Service of the University Hospital La Paz, 31 men and 42 women with an average of 55,41 years old (DT= 14,54). Results: People who say they have more suffering, are the ones who have more pain (p <0,05) and the patients white less suffering and have more wellbeing are the ones who use strategies to coping whith their situation (p <0,05). Conclusions: The relieved instrument can be effective to facilitate the intervention to relief the suffering.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,388 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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