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Enregistrement W2001026271 · doi:10.12927/hcq.2011.22652

Checklist to Meet Ethical and Legal Obligations to Critically Ill Patients at the End of Life

2011· article· en· W2001026271 sur OpenAlexaff
Robert Sibbald, Paula Chidwick, Mark Handelman, Andrew Cooper

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistHealth careEnd-of-life carePsychologyHealth professionalsNursingMedicinePublic relationsPalliative carePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite improvements in communication, errors in end-of-life care continue to be made. For example, healthcare professionals may take direction from the wrong substitute decision-maker, or from family members when the patient is capable; permit families to propose treatment plans; conflate values and beliefs with prior expressed wishes or fail to inquire about prior expressed wishes. Sometimes healthcare professionals know what prior expressed wishes are but do not respect them; others do not believe they have enough time to have an end-of-life discussion or lack the confidence, willingness and skills to manage one. As has been shown in initiatives to improve in surgical safety, the use of a checklist presents opportunities to potentially minimize common mistakes and errors. When engaging in end-of-life care, a checklist can help focus on what needs to be communicated rather than how it needs to be communicated. We propose a checklist to support healthcare professionals in meeting their ethical and legal obligations to patients at the end of life. The checklist should minimize common mistakes, and in situations where irreconcilable conflict is unavoidable, it will ensure that both healthcare teams and family members are informed and prepared.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,007

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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