MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2906161975 · doi:10.1159/000495699

Early Integration of Palliative and Oncological Care: Con

2018· review· en· W2906161975 sur OpenAlexfundno aff
Ulrich S. Schuler

Notice bibliographique

RevueOncology Research and Treatment · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésPalliative careCriticismMedicineNursingPsychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For almost a decade, 'early integration' has become a buzzword in the palliative care community. Can this still be an issue of controversy? The goals of care in palliative medicine are beyond any criticism and in fact should be, at least in theory, goals of good oncological care. However, the reality presents a different picture. The care of cancer patients requires improvement, and the studies on the early integration of palliative care (EIPC) reveal deficits in the oncological practice. However, the limitations and methodological weaknesses of these EIPC studies are insufficiently analyzed and discussed. The main criticisms relate to the incomplete definition of primary endpoints, published analyses deviating from the study protocols and insufficient consideration for multiple testing. If this criticism is justified, a possible consequence would be to overrate the achievable effects of EIPC and to limit the use of these studies in guiding policies. Improving the care of cancer patients by fostering their primary care by oncologists could provide one of the alternative approaches, but needs to be evaluated in future studies. Unmet needs in physical, psychic, spiritual or social care need to be addressed. Whether this requires a multiprofessional team in all cases is another issue of discussion.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,589
Tête enseignante GPT0,616
Écart entre enseignants0,027 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOncology Research and TreatmentMême sujetPalliative Care and End-of-Life IssuesTravaux en français237 207