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Enregistrement W2899042732 · doi:10.14283/jfa.2018.33

Improving End-of-Life Care and Advance Care Planning for Frail Older Adults in Canada

2018· article· en· W2899042732 sur OpenAlexaffabout
James Downar, Paige Moorhouse, Russell Goldman, Daphna Grossman, Samir K. Sinha, Tamara Sussman, Sharon Kaasalainen, Susan MacDonald, Andrea Moser, John J. You

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Frailty & Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandImpactMcGill UniversitySinai Health SystemUniversity of TorontoDalhousie UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careAdvance care planningEnd-of-life careMedicineKey (lock)Quality of life (healthcare)GerontologyNursingHealth careOlder peopleComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present five Key Concepts that describe priorities for improving end-of-life care for frail older adults in Canada, and recommendations based on each Key Concept. Key Concept #1: Our end-of-life care system is focused on cancer, not frailty. Key Concept #2: We need better strategies to systematically identify frail older adults who would benefit from a palliative approach. Key Concept #3: The majority of palliative and end-of-life care will be, and should be, provided by clinicians who are not palliative care specialists. Key Concept #4: Organizational change and innovative funding models could deliver far better end-of-life care to frail individuals for less than we are currently spending. Key Concept #5: Improving the quality and quantity of advance care planning for frail older adults could reduce unwanted intensive care and costs at the end of life, and improve the experience for individuals and family members alike.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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