A protocol for determining differences in consistency and depth of palliative care service provision across community sites
Notice bibliographique
Résumé
Numerous accounts document the difficulty in obtaining accurate data regarding the extent and composition of palliative care services. Compounding the problem is the lack of standardisation regarding categorisation and reporting across jurisdictions. In this study, we gathered both quantitative and spatial--or geographical--data to develop a composite picture that captures the extent, composition and depth of palliative care in the Canadian province of British Columbia (BC). The province is intensely urban in the southwest and is rural or remote in most of the remainder. For this study, we conducted a detailed telephone survey of all palliative care home care teams and facilities hosting designated beds in BC. We used geographic information systems to geocode locations of all hospice and hospital facilities. In-home care data was obtained individually from each of five BC regional health authorities. In addition, we purchased accurate road travel time data to determine service areas around palliative facilities and to determine populations outside of a 1-hour travel time to a facility. With this data, we were able to calculate three critical metrics: (i) the population served within 1 hour of palliative care facilities--and more critically those not served; (ii) a matrix that determines access to in-home palliative care measured by both diversity of professionals as well as population served per palliative team member; and (iii) a ranking of palliative care services across the province based on physical accessibility as well as the extent of in-home care. In combination, these metrics provide the basis for identifying areas of vulnerability with respect to not meeting potential palliative care need. In addition, the ranking provides a basis for rural/urban comparisons. Finally, the protocol introduced can be used in other areas and provides a means of comparing palliative care service provision amongst multiple jurisdictions.
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 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 | 0,071 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,031 |
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 ».