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Enregistrement W2035522605 · doi:10.3109/17482968.2011.626053

Formal ventilation patient education for ALS predicts real-life choices

2012· article· nl· W2035522605 sur OpenAlexaff
Douglas McKim, Judy King, Kathy Walker, Carole LeBlanc, Debbie Timpson, Keith G. Wilson, Meridith B. Marks, Dorothyann Curran, Andrew Woolnough

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis · 2012
Typearticle
Languenl
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Ventilation (architecture)Session (web analytics)MedicinePsychological interventionLife supportPalliative carePsychologyPhysical therapyIntensive care medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our objective was to evaluate a single-session, hands-on education programme on mechanical ventilation for ALS patients and caregivers in terms of knowledge, change in affect and to determine whether ventilator decisions made after the education sessions predict those made later in life. Questionnaires were administered to 26 patients and 26 caregivers on four separate occasions. The questionnaires assessed knowledge of ventilatory support, feedback on the nature of the education programme, as well as self-reported emotional well-being. All patients were followed until their death or until initiation of invasive ventilation. Both groups demonstrated significant improvements in knowledge as a result of the education session which was retained after one month. There was no change in patient or caregiver reports' self-reported emotional well-being. The choices of ventilatory support expressed at one month (T4) accurately predicted the real-life clinical choices made by 76% of patients. Any difference resulted from choosing palliative care. Hands-on patient and caregiver education results in improved knowledge, assists in decision-making with respect to ventilatory support, and is not associated with a worsening of affect. It also provides for an accurate prediction of real-life choices and avoids undesired life support interventions and critical care admissions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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