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Enregistrement W2083624501 · doi:10.1258/135763307780096203

Analysis of the suitability of 'video-visits' for palliative home care: implications for practice

2007· article· en· W2083624501 sur OpenAlexaffabout
Marilynne Hebert, Marie-Josée Paquin, Lynn Whitten, Pin Cai

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta Cancer FoundationUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careMedical recordPsychological interventionFamily medicineHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a retrospective chart review to estimate the extent to which palliative home care visits could be carried out using videophones and to explore factors that might inform the eligibility criteria for video-visits. Four hundred palliative home care health records of deceased clients from 2002 were randomly selected from the Health Records Office in one Canadian health region. One visit was randomly selected from each of these health records. Three hundred and fifty-four visits were coded, and based on professional nursing judgment, the coder estimated whether video-visits could have been carried out. Approximately 43% of the visits were considered appropriate for video-visits. The results suggest that four factors may inform eligibility and decisions about a client's suitability for video-visits: diagnosis (cancer versus non-cancer), low Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) score, no care-giver present, number and types of interventions required. Patients with a cancer diagnosis were more likely to be suitable for video-visits, which suggests that disease trajectory, rather than diagnosis of 'palliative', may be more influential in determining the care required and appropriateness of videophone use.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,177
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,177
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations33
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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