Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Despite high mortality rates, surprisingly little research has been done to study chronic kidney disease (CKD) patients' preferences for end-of-life care. The objective of this study was to evaluate end-of-life care preferences of CKD patients to help identify gaps between current end-of-life care practice and patients' preferences and to help prioritize and guide future innovation in end-of-life care policy. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: A total of 584 stage 4 and stage 5 CKD patients were surveyed as they presented to dialysis, transplantation, or predialysis clinics in a Canadian, university-based renal program between January and April 2008. RESULTS: Participants reported relying on the nephrology staff for extensive end-of- life care needs not currently systematically integrated into their renal care, such as pain and symptom management, advance care planning, and psychosocial and spiritual support. Participants also had poor self-reported knowledge of palliative care options and of their illness trajectory. A total of 61% of patients regretted their decision to start dialysis. More patients wanted to die at home (36.1%) or in an inpatient hospice (28.8%) compared with in a hospital (27.4%). Less than 10% of patients reported having had a discussion about end-of-life care issues with their nephrologist in the past 12 months. CONCLUSIONS: Current end-of-life clinical practices do not meet the needs of patients with advanced CKD.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».