End-of-Life Treatment Preferences of Persons With Serious Mental Illness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal of this study was to ascertain preferences for end-of-life care among persons with serious mental illness. METHODS: The participants were 150 community-residing adults with serious mental illness. The Health Care Preferences Questionnaire was administered to obtain information about treatment preferences in response to hypothetical medical illness scenarios: use of pain medication in the case of incurable cancer and use of artificial life support in the case of irreversible coma. Participants were asked what their treatment preferences would be for an imaginary person in each scenario ("other") as well as their preferences for themselves ("self"). RESULTS: For the scenario involving pain medication for incurable cancer, most participants chose aggressive pain management even if cognition might be affected (64 percent of respondents under the "other" scenario and 66 percent under the "self" scenario). Few participants thought a doctor should provide patients with enough medication to end their life (34 percent for self and 24 percent for other). For the scenario involving irreversible coma, respondents were divided in their choice regarding life support. Approximately one-quarter said that they would prefer to immediately terminate life support (28 percent of respondents for other and 29 percent for self), and half said they would choose to turn it off after a defined period (48 percent for other and 45 percent for self). CONCLUSIONS: Persons with serious mental illness were able to designate treatment preferences in response to end-of-life health state scenarios. Future research is needed to test advance care planning methods, assess stability of choices over time, and ascertain the utility of scenario-based preferences to guide end-of-life care decisions in this population.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle