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Enregistrement W2804711751 · doi:10.1136/bmjopen-2018-022835

Developing a complex intervention to support timely engagement with palliative care for patients with advanced cancer in primary and secondary care in the UK: a study protocol

2018· article· en· W2804711751 sur OpenAlexaboutno aff
Julia Hackett, Hilary Bekker, Mike Bennett, Paul Carder, Jean W. Gallagher, Claire Henry, Suzanne Kite, Sally Taylor, Galina Velikova, Lucy Ziegler

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPalliative careMedicineNursingPsychological interventionIntervention (counseling)Advance care planningHealth careFamily medicineGuidelineConversationPopulationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: For patients with advanced cancer, timely access to palliative care can improve quality of life and enable patients to participate in decisions about their end-of-life care. However, in a UK population of 2500 patients who died from cancer, one-third did not receive specialist palliative care, and of those who did, the duration of involvement was too short to maximise the benefits. Initiating a conversation about palliative care is challenging for some health professionals and patients often have unmet information needs and misconceptions about palliative care. We will work closely with patients and health professionals to develop a patient decision aid and health professional training module designed to facilitate a timely and informed conversation about palliative care. METHODS AND ANALYSIS: This study is being conducted over 24 months from November 2017 to October 2019 and follows the UK Medical Research Council framework for developing complex interventions and the International Patient Decision Aids Guideline. The Ottawa Decision Support Framework underpins the study. The Supporting Timely Engagement with Palliative care (STEP) intervention will be developed though an iterative process informed by interviews and focus groups with patients with advanced cancer, oncologists, general practitioners and palliative care doctors. An expert panel will also review each iteration. The expert panel will consist of a patient representative with experience of palliative care, health professionals who are involved in advanced cancer care decision-making, a medical education expert and the National Council for Palliative Care director of transformation. The feasibility and acceptability of the decision aid and doctor training will be tested in oncology and general practice settings. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval for the study has been granted by the Office for Research Ethics Committees Northern Ireland (ORECNI), approval reference 17/NI/0249. Dissemination and knowledge transfer will be conducted via publications, national bodies and networks, and patient and family groups.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,006

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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