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Enregistrement W2418301700 · doi:10.1177/082585970702300307

Nurses’ Perceptions around Providing Palliative Care for Long-Term Care Residents with Dementia

2007· article· en· W2418301700 sur OpenAlexaff
Sharon Kaasalainen, Kevin Brazil, Jenny Ploeg, Lori Schindel Martin

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careDementiaNursingFocus groupPerceptionQualitative researchMedicineLong-term carePsychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Providing palliative care for residents with dementia in long-term care (LTC) settings is problematic due to their declining verbal abilities and related challenges. The goal of this study was to explore nurses' perceptions around providing palliative care for such residents. Using a qualitative descriptive design, data were gathered from focus groups at three LTC facilities. Participants represented all levels of nursing staff. Concepts that emerged from the data were labelled, categorized, and coded in an iterative manner. Nurses appraise residents' general deterioration as a main factor in deciding that a resident is palliative. Nurses often employ creative strategies using limited resources to facilitate care, but are challenged by environmental restrictions and insufficient educational preparation. However, nurses said they do not wish for residents to be transferred to a hospice setting, as they wish to grieve with residents and their family members. Nurses aim to facilitate a "good death" for residents with dementia, while trying to manage multiple demands and deal with environmental issues. Supportive and educational initiatives are needed for nursing staff and families of dying residents.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations49
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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