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Enregistrement W1521284793 · doi:10.1111/jorc.12097

AN APPRAISAL OF END‐OF‐LIFE CARE IN PERSONS WITH CHRONIC KIDNEY DISEASE DYING IN HOSPITAL WARDS

2014· article· en· W1521284793 sur OpenAlexfundno aff
Helen Noble, Joan Brown, Joanne Shields, Damian Fogarty, Alexander P. Maxwell

Notice bibliographique

RevueJournal of Renal Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityDepartment of Social Services, Australian GovernmentQueen's University BelfastScottish Government
Mots-clésMedicineKidney diseaseEnd-of-life carePlace of deathDiseaseHealth professionalsHealth careIntensive care medicineEmergency medicinePalliative careNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To review end-of-life care provided by renal healthcare professionals to hospital in-patients with chronic kidney disease, and their carers, over a 12-month period in Northern Ireland. METHODS: Retrospective review of 100 patients. RESULTS: Mean age at death was 72 years (19-95) and 56% were male. Eighty three percent of patients had a 'Not For Attempted Resuscitation' order during their last admission and this was implemented in 42%. Less than 20% of all patients died in a hospital ward. No patients had an advanced care plan, although 42% had commenced the Liverpool Care Pathway for the Dying Patient. Patients suffered excessive end-of-life symptoms. In addition, there was limited documentation of carer involvement and carer needs were not formally assessed. CONCLUSION: End-of-life care for patients with advanced chronic renal disease can be enhanced. There is significant variation in the recording of discussions regarding impending death and little preparation. There is poor recording of the patients' wishes regarding death. Those with declining functional status, including those frequently admitted to hospital require holistic assessment regarding end-of-life needs. More effective communication between the patient, family and multi-professional team is required for patients who are dying and those caring for them.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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