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Enregistrement W2059911316 · doi:10.1097/ppo.0b013e3181f45b90

Maintaining the Will to Live of Patients With Advanced Cancer

2010· review· en· W2059911316 sur OpenAlexaff
Mohammed Latif Khan, Rebecca Wong, Madeline Li, Camilla Zimmermann, Christopher Lo, Lucia Gagliese, Gary Rodin

Notice bibliographique

RevueThe Cancer Journal · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsychological interventionDistressAffect (linguistics)PsychologyAllianceDepression (economics)InstinctPsychotherapistClinical psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The will to live is a natural instinct experienced by all human beings. It tends to persist in humans, despite marked adversity such as that associated with advanced cancer. The will to live may be measured directly, or indirectly, by assessing the desire for hastened death. Factors that may affect it include age, life stage, and physical and psychological distress. In particular, states of depression and hopelessness may precede the loss of the will to live. Other psychosocial variables that may affect the will to live include physical suffering, attachment security, self-esteem, and spiritual well-being. A number of screening tools are available to identify risk factors for the loss of the will to live. Awareness of these factors can guide interventions to preserve morale and maintain hope in patients faced with a terminal illness. Critical among these are the alleviation of physical and psychosocial distress and the establishment of a therapeutic alliance that is sensitive to the specific support needs of individual patients. Comfort and facility with such supportive interventions in oncology will require greater attention to the development of communication and relationship skills at both undergraduate and postgraduate levels of training.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,355 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations45
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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