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Enregistrement W2101874224 · doi:10.1177/0269216310389348

Shared decision-making in palliative care: A systematic mixed studies review using narrative synthesis

2011· review· en· W2101874224 sur OpenAlexafffund
Emmanuelle Bélanger, Charo Rodríguez, Danielle Groleau

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCINAHLPalliative careMEDLINENarrativeInclusion (mineral)MedicineThematic analysisNursingQualitative researchPsychologyMedical educationPsychological interventionSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to synthesize knowledge about the process of shared decision-making (SDM) in palliative care. Medline, EMBASE, CINAHL, PsychInfo, Web of Science were searched with core concepts: shared decisions, patient participation in decision-making, and palliative care. Titles and abstracts were screened according to inclusion criteria (original research, adult patients, Western contexts, decision-making, palliative treatment or setting), yielding 37 articles for analysis. A narrative synthesis was created using the methods of thematic analysis, conceptual mapping, and critical reflection on the synthesis process. Results demonstrate that while a majority of patients want to participate in treatment decisions to some extent, most do not achieve their preferred levels of involvement because decisions are delayed and alternative treatment options are seldom discussed. The literature regarding the process of SDM itself remains scarce in palliative care. Further research is needed in order to better understand the longitudinal, interactive, and interdisciplinary process of decision-making in palliative care.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0180,019
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,616
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,044 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations208
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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