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Enregistrement W2410579026 · doi:10.1177/082585971503100405

An Interhospital, Interdisciplinary Needs Assessment of Palliative Care in a Community Critical Care Context

2015· article· en· W2410579026 sur OpenAlexafffund
Aimee Sarti, Frances Fothergill Bourbonnais, Angèle Landriault, Stephanie Sutherland, Pierre Cardinal

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPalliative careNursingContext (archaeology)End-of-life careMedicineIntensive care unitHealth careUnit (ring theory)PsychologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: There is a paucity of data on the provision of palliative care in the critical care settings of smaller community hospitals. This study aimed to identify the gaps that affect the provision of palliative care in a community critical care setting. SETTING: The study was set in a 10-bed, open intensive care unit and emergency department at a community hospital. METHODS: Mixed methods were used. Quantitative data included those drawn from databases and surveys; qualitative data included those collected from interviews, focus groups, and onsite walk-throughs and were analyzed with inductive coding techniques. RESULTS: Gaps were identified in palliative care, goals of care and end-of-life discussions, and resources. Community hospital healthcare professionals did not fully appreciate their essential contribution to the provision of palliative care in the intensive care unit. In addition, there was a lack of expertise, and a lack of interest in gaining expertise, in palliative/end-of-life care. CONCLUSION: Interrelated needs in a complex interprofessional, interhospital context were captured. Further studies are required to obtain data on palliative practice in the care of critically ill patients in various community hospital contexts.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,342 · 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'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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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