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Enregistrement W195717270 · doi:10.1177/082585970402000103

The Nature of Suffering and its Relief in the Terminally Ill: A Qualitative Study

2004· article· en· W195717270 sur OpenAlexaff
Serge Daneault, Véronique Lussier, Suzanne Mongeau, Pierre Paillé, Éveline Hudon, Dominique Dion, Louise Yelle, Chum

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de SherbrookeHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApprehensionConceptualizationQualitative researchPsychologyActive listeningAction (physics)Social psychologyPsychotherapistSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The essential mandate of medicine is the relief of suffering. However, the quest for an integrated model towards a conceptualization of suffering is still ongoing and empirical studies are few. Qualitative inquiry using 31 in-depth interviews and content analysis was carried out between 1999 and 2001 in 26 patients diagnosed with terminal cancer. The suffering experience was described through a multiplicity of heterogenous elements from the physical, psychological, and social spheres. Systematic synthesis of interview material yielded three apparently irreducible core dimensions. Respondents defined their suffering in terms of 1) being subjected to violence, 2) being deprived and/or overwhelmed, and 3) living in apprehension. Cassell wrote, in 1991, that to know the suffering of others demands an exhaustive understanding of what makes them the individuals they are (1). Our model can be of use in structuring and eliciting this necessary information. Understanding how a particular patient feels harmed, deprived or overburdened, and overtaken by fear, provides a lever for action tailored to the specifics of that person's experience.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,011
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations65
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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