Research on psychological and social factors in palliative care: An invited commentary
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychosocial factors are a major determinant of well-being in patients with advanced disease. However, the development of valid and reliable measures of meaningful and relevant outcomes and randomized controlled trials to assess the impact of novel interventions are relatively recent accomplishments. AIM: To discuss significant developments in psychosocial research, including work of the author, in palliative populations and to identify areas where uncertainty and controversy persist. DESIGN: The impact of systematic research on psychosocial factors in palliative care over the past four decades is discussed. Particular attention is paid to the development of relevant measures of psychological outcomes and to the results of pilot studies and randomized controlled trials of psychosocial interventions. RESULTS: A variety of factors, including methodological limitations, protective attitudes of health-care providers, and the progressive deterioration of patients with terminal disease, have presented obstacles to psychosocial research in palliative care. The more recent development of valid and reliable measures of psychological distress and psychological well-being has significantly advanced research in the field. Pilot studies and randomized controlled trials of psychosocial interventions have yielded promising results, although the demonstrated impact on primary outcomes in these studies has typically been modest. CONCLUSION: Psychosocial research in palliative care has grown in rigor and volume over the past several decades, and a variety of novel interventions have been developed and evaluated. However, the findings from this research have only begun to have an impact on clinical practice in palliative care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».