Using social exchange theory to understand non-terminal palliative care referral practices for Parkinson’s disease patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A palliative approach is recommended in the care of Parkinson's disease patients; however, many patients only receive this care in the form of hospice at the end of life. Physician attitudes about palliative care have been shown to influence referrals for patients with chronic disease, and negative physician perceptions may affect early palliative referrals for Parkinson's disease patients. AIM: To use Social Exchange Theory to examine the association between neurologist-perceived costs and benefits of palliative care referral for Parkinson's disease patients and their reported referral practices. DESIGN: A cross-sectional survey study of neurologists. SETTING/PARTICIPANTS: A total of 62 neurologists recruited from the National Parkinson Foundation, the Medical Association of Georgia, and the American Academy of Neurology's clinician database. RESULTS: Participants reported significantly stronger endorsement of the rewards ( M = 3.34, SD = 0.37) of palliative care referrals than the costs ( M = 2.13, SD = 0.30; t(61) = -16.10, p < 0.0001). A Poisson regression found that perceived costs, perceived rewards, physician type, and the number of complementary clinicians in practice were significant predictors of palliative care referral. CONCLUSION: Physicians may be more likely to refer patients to non-terminal palliative care if (1) they work in interdisciplinary settings and/or (2) previous personal or patient experience with palliative care was positive. They may be less likely to refer if (1) they fear a loss of autonomy in patient care, (2) they are unaware of available programs, and/or (3) they believe they address palliative needs. Initiatives to educate neurologists on the benefits and availability of non-terminal palliative services could improve patient access to this care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».