Advance care planning for older people: The influence of ethnicity, religiosity, spirituality and health literacy
Notice bibliographique
Résumé
In this discussion paper we consider the influence of ethnicity, religiosity, spirituality and health literacy on Advance Care Planning for older people. Older people from cultural and ethnic minorities have low access to palliative or end-of-life care and there is poor uptake of advance care planning by this group across a number of countries where advance care planning is promoted. For many, religiosity, spirituality and health literacy are significant factors that influence how they make end-of-life decisions. Health literacy issues have been identified as one of the main reasons for a communication gaps between physicians and their patients in discussing end-of-life care, where poor health literacy, particularly specific difficulty with written and oral communication often limits their understanding of clinical terms such as diagnoses and prognoses. This then contributes to health inequalities given it impacts on their ability to use their moral agency to make appropriate decisions about end-of-life care and complete their Advance Care Plans. Currently, strategies to promote advance care planning seem to overlook engagement with religious communities. Consequently, policy makers, nurses, medical professions, social workers and even educators continue to shape advance care planning programmes within the context of a medical model. The ethical principle of justice is a useful approach to responding to inequities and to promote older peoples' ability to enact moral agency in making such decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».