Evolution in Measuring the Quality of Dying
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite multiple efforts to improve the experience for dying patients, researchers still struggle to identify appropriate outcome measures that assess patients' and families' experiences. If health care systems are to provide excellent, compassionate care to dying patients and their families, there must be a valid means of assessing the quality of those experiences and interventions to improve care. The purpose of this paper is to evaluate quality-of-life instruments currently used to assess the experiences of dying patients, and to offer a design for a next generation instrument to measure quality at the end of life. DESIGN: Sources were attained through a review of the quality of life, quality of dying, and end-of-life care literatures. The terms quality of life, quality of care, terminal care, hospice, assessment, and measurement were used singly and in combination in the MEDLINE database from 1966 to 2001. DISCUSSION: An appropriate clinical quality of dying instrument must be derived from the perspectives of end-of-life care participants and include the multiple domains of experience important to patients and families. Because dying patients are often too ill to communicate, nonresponse bias is a major problem in this population. Researchers must identify additional objective and subjective measures that clearly reflect, correspond well (or predictably) with, and serve as alternatives to patients' self-ratings. Additionally, an appropriate assessment tool must accommodate individual definitions of the quality of dying and demonstrate sensitivity to change over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».