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Enregistrement W2803480821 · doi:10.1177/0733464818776794

A Mixed-Methods Approach to Understanding the Palliative Needs of Parkinson’s Patients

2018· article· en· W2803480821 sur OpenAlexaff
Lindsay P. Prizer, Jennifer L. Gay, Mark G. Wilson, Kerstin Gerst Emerson, Anne P. Glass, Janis M. Miyasaki, Molly M. Perkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCollege of Public Health
Mots-clésPalliative careSpiritualityQuality of life (healthcare)MedicineParkinson's diseaseNeeds assessmentDiseaseSocial needsSocial supportHealth related quality of lifePsychologyGerontologyFamily medicineHealth careNursingAlternative medicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parkinson's disease (PD) is the second-most common age-related neurodegenerative disorder. Despite recommendations for a palliative approach, little is known about what palliative needs are unmet by standard care. This study aims to (a) identify palliative needs of PD patients, (b) determine the relationship between palliative needs and health-related quality of life (HRQoL), and (c) probe into factors affecting HRQoL. PD patients and neurologists were recruited for a survey on palliative need; a subset of patients was interviewed. Significant differences between physicians and patients were found in Physical, Psychological, Social, Financial, and Spiritual domains. Physical and Psychological needs predicted HRQoL. Primary themes across interviews included (a) lack of healthcare education and (b) need for care coordination. Secondary themes included (a) the importance of support groups, (b) the role of spirituality/religion, and (c) the narrow perceived role of the neurologist. Findings highlight the importance of coordinated individualized care.

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)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,230
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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