Integrating Palliative Care Into the ICU: From Core Competency to Consultative Expertise
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To propose a model describing levels of integration of palliative care into the care of ICU patients. DATA SOURCES: Literature review and author opinion. CONCLUSIONS: All critical care team members should demonstrate and foster their core competencies in caring for patients with complex illness and uncertain prognosis, including at the end of life. We describe these core competencies of the ICU team member as "primary" palliative care skills. Some ICU team members will have special expertise in end-of-life care or symptom management and decision-making support and will serve as local experts within the ICU team as a resource to other team members. We call this skillset "secondary" palliative care. Some patients will benefit from the full range of expertise provided by a separate consulting team, with additional training, focused on caring for patients with palliative care needs across the full spectrum of patient locations within a health system. We term the skillset provided by such outside consultants "tertiary" palliative care. Solutions for meeting patients' palliative care needs will be unique within each system and individual institution, depending on available resources, history, and structures in place. Providers from multiple professions will usually contribute to meeting patient needs.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».