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Enregistrement W2058192385 · doi:10.4103/2249-4863.130338

India and end of life discussions: A comment on end of life discussion in an academic family health team in Kingston, Ontario, Canada

2014· article· en· W2058192385 sur OpenAlexaboutno aff
Kanica Kaushal, SunilKumar Raina

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Medicine and Primary Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLife expectancyEnd-of-life careTerminally illReferralNursingPalliative careGuidelineHealth careFamily medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor, This is in regard to the article, “End of Life (EOL) Discussion in an Academic Family Health Team in Kingston, Ontario, Canada” published in Journal of Family Medicine Primary Care (2013;2:263-5). The authors have done a commendable job in exploring the prevalence of EOL discussions in non-terminal adult patients, the perceived barriers to such discussions and suggested methods for improvement.[1] The topic is of major importance given the growing concerns on end of line discussions, more so in our setup. We would like to make a few suggestions in this regard. Firstly, EOL discussions in terminally ill-patients should receive a major attention from not just the researchers but policy makers as well. Conducting EOL discussions with terminally ill-patients needs impetus as they are in greater need for the same. Research in the past has also shown that physicians can be poor prognosticators, frequently overestimating the life expectancy of a patient resulting in patients dying without the support of hospital, or due to the late nature of the referral, not realizing the full services that hospital are committed to provide.[2] Therefore, a guideline based protocol needs to be worked out for this purpose detailing the roles and responsibilities of different health care providers on EOL discussions. Many a times, EOL is avoided simply because of the non-availability of the treating physician at that point of time hence nursing staff also needs to be trained for the same. The timing of EOL discussion is another factor that needs to be taken into account. In this direction, a workgroup can be constituted to develop protocols as educational tools in conjunction with other educational materials for the benefit of a terminally ill-patient. This would help make patients aware of their options for quality EOL care.[2]

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0450,017
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0090,006
Intégrité de la recherche0,0480,062
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,292 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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