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Enregistrement W2900809578 · doi:10.1111/cch.12632

Care maps and care plans for children with medical complexity

2018· article· en· W2900809578 sur OpenAlexafffund
Sherri Adams, David Nicholas, Sanjay Mahant, Natalie Weiser, Ronik Kanani, Katherine Boydell, Eyal Cohen

Notice bibliographique

RevueChild Care Health and Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensNorth York General HospitalUniversity of AlbertaOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental HealthUniversity of CalgaryInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationPublic Health OntarioHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesSick Kids Foundation
Mots-clésMedical careComputer scienceMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The support of families in the care of children with medical complexity (CMC) requires the integration of health care providers' (HCPs') medical knowledge and family experience. Care plans largely represent HCP information, and care maps demonstrate the family experience. Understanding the intersection between a care plan and a care map is critical, as it may provide solutions to the widely recognized tension between HCP-directed care and patient- and family-centered care (PFCC). METHOD: This study used qualitative methods to explore the experience and usefulness of care maps. Parents of CMC who already had a care plan, created care maps (n = 15). Subsequent interviews with parents (n = 15) and HCPs (n = 30) of CMC regarding both care maps and care plans were conducted and analyzed using thematic analysis. RESULTS: Data analysis exploring the relationship and utility of care plans and care maps revealed six primary themes related to using care plans and care maps that were grouped into two primary categories: (a) utility of care plans and maps; and (b) intersection of care plans and care maps. DISCUSSION: Care plans and care maps were identified as valuable complementary documents. Their integration offers context about family experience and respects the parents' experiential wisdom in a standard patient care document, thus promoting improved understanding and integration of the family experience into care decision making.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,732

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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