Review: The quality of dying and death: a systematic review of measures
Notice bibliographique
Résumé
To determine whether modern medicine is facilitating 'good' deaths, appropriate measures of the quality of dying and death must be developed and utilized. The purpose of this paper is to identify quality of dying and death measurement tools and to determine their quality. MEDLINE (1950-2008), Healthstar (1966-2008), and CINAHL (1982-2008) were searched using keyword terms 'quality of dying/death' and 'good/bad death'. Papers that described a quality of dying and death measure or that aimed to measure the quality of dying and death were selected for review. The evaluation criteria included a description of the measure development (validated or ad hoc), the provision of a definition of quality of dying and death, an empirical basis for the measure, the incorporation of multiple domains and the subjective nature of the quality of dying and death construct, and responsiveness to change. Eighteen measures met the selection criteria. Six were published with some description of the development process and 12 were developed ad hoc. Less than half were based on an explicit definition of quality of dying and death and even fewer relied on a conceptual model that incorporated multidimensionality and subjective determination. The specified duration of the dying and death phase ranged from the last months to hours of life. Of the six published measures reviewed, the Quality of Dying and Death questionnaire (QODD) is the most widely studied and best validated. Strategies to measure the quality of dying and death are becoming increasingly rigorous. Further research is required to understand the factors influencing the ratings of the quality of dying and death.
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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 | 0,022 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».