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Enregistrement W2076651218 · doi:10.1136/bmj.324.7349.1291

Quality care at the end of life

2002· editorial· en· W2076651218 sur OpenAlexaff
Peter Singer

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2002
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePublic healthMainstreamPopulationPsychological interventionEnd-of-life careEconomic growthQuality of life (healthcare)RealmMedicineNursingPolitical scienceEnvironmental healthPalliative careEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide, 56 million people die each year, 85% of these in developing countries. 1 2 Yet little is known about the quality of care they receive at the end of their lives. The movement for improving the quality of care at the end of life is primarily focused on industrialised countries. Until it is seen as a global problem for public health and health systems, efforts to improve it will not make much impact in the world. Quality of care at the end of life is a global public health problem because of the large number of people involved. If each death affects five other people in terms of giving informal care and grieving relatives and friends, the total number of people affected each year by end of life care is about 300 million, or 5% of the world's population. Some of the interventions that could be used to improve care are in the realm of public health. These include large scale, culturally specific, educational programmes for public health workers and the public; population based strategies to destigmatise death and put it into the mainstream of health systems; and changes in social policies in relation to care for orphans. Improving care at the end of life will require research in public health. Of the many papers …

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0170,029
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,320 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations56
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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