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Enregistrement W2149941859 · doi:10.3978/j.issn.2224-5820.2014.07.02

A multidisciplinary approach in providing transitional care for patients with advanced cancer.

2014· article· en· W2149941859 sur OpenAlexaff
Erica M Tuggey, Warren Lewin

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensNorth York General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialPalliative careMultidisciplinary approachAmbulatory careNursingAdvance care planningHealth careFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients living with a diagnosis of an advanced life-limiting malignancy often have concerns regarding symptom burden, physical and psychosocial impact on life, and questions surrounding end-of-life processes. Due to the complex care needs of patients with advanced life-limiting illness it is our experience that both a multidisciplinary and interdisciplinary approach to care can optimize the patient and family illness experience for this vulnerable population. Progressive metastatic illness often necessitates care in multiple settings including an ambulatory clinic, inpatient hospital ward, at home, and at an in-patient hospice or palliative care unit. Palliative care teams are typically composed of clinicians from various disciplines who work in multiple settings and can act as a link between community, ambulatory and in-patient care-settings. The team often includes physicians, advance practice nurses [nurse practitioners and clinical nurse specialists (CNSs)], nurses, social workers, chaplains, and other allied health clinicians. The result of this team approach, in collaboration with oncology providers, makes palliative care an ideal model for providing care through the many transitions that are inherent to patients living with advanced malignancy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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