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Enregistrement W2413650176 · doi:10.1177/082585971102700305

Evaluating the Economic loss of Caregiving for Palliative Care Patients

2011· article· en· W2413650176 sur OpenAlexafffundabout
Philip Jacobs, Serge Dumont, Véronique Turcotte, Donna Anderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversity of AlbertaInstitute of Health EconomicsUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPalliative careWork (physics)Measure (data warehouse)MedicineNursingFamily medicineGerontologyPsychologyDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Our aim is to provide a unified measure of the economic burden faced by families during the palliative phase of care and to compare this measure to Statistics Canada's low-income cut-off. METHODS: Samples of palliative care patients living at home and their main informal caregivers were recruited in five Canadian urban regions. Interviews were performed every two weeks until the patient's passing, up to a maximum of six months. Participants were asked to provide details about their expenses and their absences from work that related specifically to the patient's condition. Income loss was evaluated for 192 family units. RESULTS: About 9 percent of families incurred economic losses in excess of 10 percent of their pre-study gross annual income; low-income status increased from 27 (before) to 40 (after). CONCLUSION: This is the first study to provide a unified measure of economic losses of caregiving that can be related to a publicly designated low-income threshold.

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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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