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Enregistrement W2965627183 · doi:10.1089/jpm.2019.0314

Staffing a Specialist Palliative Care Service, a Team-Based Approach: Expert Consensus White Paper

2019· article· en· W2965627183 sur OpenAlexaffabout
John Henderson, Anne Boyle, Leonie Herx, Aleco Alexiadis, Doris Barwich, Stephanie Connidis, David L. Lysecki, Aynharan Sinnarajah

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British ColumbiaQueen's UniversityMcMaster UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careStaffingNursingMedicineStakeholderService (business)Health carePublic relationsBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Palliative care is an evolving field with extensive studies demonstrating its benefits to patients, families, and the health care system. Many health systems have developed or are developing palliative care programs. The Canadian Society of Palliative Care Physicians (CSPCP) is often asked to recommend how many palliative care specialists are needed to implement and support an integrated palliative care program. This information would allow health service decision makers and educational institutions to plan resources accordingly to manage the needs of their communities. The CSPCP is well positioned to answer this question, as many of its members are Directors of palliative care programs and have been responsible for creating and overseeing the pioneering work of building these programs over the past few decades. In 2017, the CSPCP commissioned a working group to develop a staffing model for specialist palliative care teams based on the interdependence of three key professional roles, an extensive literature search, key stakeholder interviews, and expert opinions. This article is the Canadian Society of Palliative Care's recommended starting point that will be further evaluated as it is utilized across Canada. For more information and to see sample calculations go to the Canadian Society of Palliative Care Physicians Staffing Model for Palliative Care Programs (https://www.cspcp.ca).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,284 · 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.

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

Citations67
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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