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Enregistrement W1987340441 · doi:10.1258/jtt.2012.111201

Use of home telehealth in palliative cancer care: a case study

2012· article· en· W1987340441 sur OpenAlexaff
Anita Stern, Ruta Valaitis, Robin Weir, Alejandro R. Jadad

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthMedicineFamily caregiversIntervention (counseling)NursingPalliative careFamily medicineDocumentationTelemedicineRandomized controlled trialHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a mixed-methods case study to explore the perceptions of family caregivers and palliative cancer patients of home telehealth, and their experience with it. The intervention in the randomized controlled trial from which study participants were selected consisted of specialist nurses available 24 hours per day who communicated with patients and families using videophones, with optional remote monitoring. Qualitative data were collected from interviews with five patient/caregiver dyads and seven bereaved family caregivers, direct observation and nursing documentation. Quantitative data were collected from computerized nursing documentation and analyzed for patterns of use. During the study there were 255 contacts, including videophone, telephone or face-to-face visits, between tele-nurses and families. Overall the patients, family caregivers and tele-nurses felt that home telehealth enabled family caregiving, citing increased access to care, and patient and family caregiver reassurance. Pain management was the most common reason for initiating contact with the nurse, followed by emotional support. Concerns included lack of integration of services, inappropriate timing of the intervention and technical problems. The case study confirmed the importance of timely and accessible care for a group of clinically vulnerable, dying cancer patients and their family caregivers.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations61
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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