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Enregistrement W2413438180 · doi:10.1177/082585971403000204

Distribution and sharing of Palliative Care Costs in Rural areas of Canada

2014· article· en· W2413438180 sur OpenAlexafffundabout
Serge Dumont, Philip Jacobs, Véronique Turcotte, Stéphane Turcotte, Grace Johnston

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of AlbertaDalhousie UniversityInstitute of Health EconomicsUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPalliative careRural areaMedicineQuarter (Canadian coin)Health careFamily medicineNursingBusinessGeographyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few data are available on the costs occurring during the palliative phase of care and on the sharing of these costs in rural areas. This study aimed to evaluate the costs related to all resources used by rural palliative care patients and to examine how these costs were shared between the public healthcare system (PHCS), patients' families, and not-for-profit organizations (NFPOs). A prospective longitudinal study was undertaken of 82 palliative care patients and their main informal caregivers in rural areas of four Canadian provinces. Telephone interviews were completed at two-week intervals. The mean total cost per patient for a six-month participation in a palliative care program was CA$31,678 +/- 1,160. A large part of this cost was attributable to inpatient hospital stays and was assumed by the PHCS. The patient's family contributed less than a quarter of the mean total cost per patient, and this was mainly attributable to caregiving time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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