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Enregistrement W2410516976 · doi:10.1177/082585971503100403

Dysphagia in a Palliative Care Setting — A Coordinated Overview of Caregivers' Responses to Dietary Changes: The DysCORD Qualitative Study

2015· article· en· W2410516976 sur OpenAlexaff
B.J. Smith, Lisa D. Chong, Seungree Nam, Ronald Seto

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensGrace (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysphagiaFeelingQualitative researchSwallowingPalliative careMedicineAged carePsychologyNursingFamily medicineSocial psychologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary caregivers (PCGs) are closely involved in preparing meals and feeding patients who are at the end of life, yet their responses to patients' swallowing difficulties have not been extensively analyzed. This study aimed to reach an understanding of PCGs' beliefs, values, and responses to dysphagia and dietary modifications in the palliative care setting. A total of 14 PCGs were interviewed and asked to share their thoughts and feelings about patients' dysphagia symptoms and the diet changes resulting from these symptoms. Qualitative descriptive analysis revealed four emerging themes: caregivers' knowledge, the symbolic role of food, emotional responses to dysphagia, and discordance with dietary recommendations. Our study found that PCGs appear to have a strong desire to continue feeding patients. The findings suggest that providing PCGs with knowledge and emotional support could help them to deal with this issue.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,247
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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