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Enregistrement W2784362787 · doi:10.21037/apm.2018.s001

AB001. Community capacity development to enhance hospice palliative care in Alberta, Canada communities: evidence demonstrating the value of a community engaged model

2018· article· en· W2784362787 sur OpenAlexaffabout
Kyle Whitfield

Notice bibliographique

RevueAnnals of Palliative Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careNature versus nurtureMedicineNursingValue (mathematics)Hospice careCommunity engagementPublic relationsCommunity organizationSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our study explored the value of a community engaged model for good hospice care in three rural communities in Alberta, Canada. When communities are highly engaged in planning and implementing hospice care in their communities, our study discovered that they have key characteristics: that volunteerism needs to be balanced to prevent burnout; that the local knowledge of community members is used in a number of ways to plan and provide good hospice care; that a variety of resources, infrastructure, policies and expertise are used by the community to nurture community-focused palliative care initiatives. The value to the community or social capital, that accrues from these initiatives is not easily appreciated by the community members, and community-based initiatives benefit when this value is identified for them. In all three communities a focus group was conducted separately with the Hospice Society board and with family members and volunteers connected with the Hospice Society. Participants attending this oral presentation will learn how community palliative care is perceived by non-professional community leaders, as well as strategies that may help address barriers that are encountered when communities become engaged in addressing their own hospice and end of life care needs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,369
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,099 · 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'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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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