Narrative medicine and death in the ICU: word clouds as a visual legacy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Word Cloud is a frequent wish in the 3 Wishes Project developed to nurture peace and ease the grieving process for dying critically ill patients. The objective was to examine whether Word Clouds can act as a heuristic approach to encourage a narrative orientation to medicine. Narrative medicine is an approach which can strengthen relationships, compassion and resilience. DESIGN: Word Clouds were created for 42 dying patients, and we interviewed 37 family members and 73 clinicians about their impact. We conducted a directed qualitative content analysis, using the 3 stages of narrative medicine (attention, representation, affiliation) to examine the narrative medicine potential of Word Clouds. RESULTS: The elicitation of stories for the Word Cloud promotes narrative attention to the patient as a whole person. The distillation of these stories into a list of words and the prioritisation of those words for arrangement in the collage encourages a representation that did not enforce a beginning, middle or end to the story of the patient's life. Strong affiliative connections were achieved through the honouring of patients, caring for families and sharing of memories encouraged through the creation, sharing and discussion of Word Clouds. CONCLUSIONS: In the 3 Wishes Project, Word Clouds are 1 way that families and clinicians honour a dying patient. Engaging in the process of making a Word Cloud can promote a narrative orientation to medicine, forging connections, making meaning through reminiscence and leaving a legacy of a loved one. Documenting and displaying words to remember someone in death reaffirms their life.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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