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Enregistrement W2464641201 · doi:10.1097/spc.0000000000000223

A positive risk approach when clients choose to live at risk: a palliative case discussion

2016· review· en· W2464641201 sur OpenAlexaff
Christopher E. De Bono, Blair Henry

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Supportive and Palliative Care · 2016
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreHome and Community Care Support ServicesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk managementPaternalismHarmDue diligenceRisk analysis (engineering)ContingencyContingency planPerspective (graphical)Risk assessmentValue (mathematics)MedicineRisk management planPlan (archaeology)IT risk managementBusinessPsychologySocial psychologyComputer scienceComputer securityEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The article discusses recent approaches in the literature about clients who chose to live at risk in their homes. It argues for a positive risk-based approach and a tool to help manage risk in the home, and applies these to a hypothetical end-of-life scenario. RECENT FINDINGS: Historically, safety plans to consider risk management involved a culture of risk aversion supported by sometimes paternalistic motives intended to protect vulnerable clients. New findings in the literature engage in a process that respects the ethical principles underlying harm reduction philosophies. The literature also argues for a perspective that moves away from viewing risk as only harmful, to one that supports a positive understanding of risk as part of a client's informed choice. SUMMARY: A risk support management plan, based on a positive approach, can provide a way to both support a client's choice to live at risk, anticipate for expected complications, and inform the creation of a contingency plan to address concerns as they may arise. The added value of a structured approach like the one proposed here for risk support management plans is that it provides adequate due diligence and informed decision-making when planning for risk-taking in complex situations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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