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Enregistrement W2966786156 · doi:10.1017/s1478951519000506

The accuracy of measures in screening adults for spiritual suffering in health care settings: A systematic review

2019· review· en· W2966786156 sur OpenAlexafffund
Sayna Bahraini, Wendy Gifford, Ian D. Graham, Liquaa Wazni, Suzette Brémault‐Phillips, Rebekah Hackbusch, Catrine Demers, Mary Egan

Notice bibliographique

RevuePalliative & Supportive Care · 2019
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensSaint-Vincent HospitalUniversity of AlbertaBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSpiritual careProtocol (science)Critical appraisalMeaning (existential)PsychologySystematic reviewMEDLINEHealth careMedicineClinical psychologyAlternative medicinePsychotherapistSpirituality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Guidelines for palliative and spiritual care emphasize the importance of screening patients for spiritual suffering. The aim of this review was to synthesize the research evidence of the accuracy of measures used to screen adults for spiritual suffering. METHODS: A systematic review of the literature. We searched five scientific databases to identify relevant articles. Two independent reviewers screened, extracted data, and assessed study methodological quality. RESULTS: We identified five articles that yielded information on 24 spiritual screening measures. Among all identified measures, the two-item Meaning/Joy & Self-Described Struggle has the highest sensitivity (82-87%), and the revised Rush protocol had the highest specificity (81-90%). The methodological quality of all included studies was low. SIGNIFICANCE OF RESULTS: While most of the identified spiritual screening measures are brief (comprised 1 to 12 items), few had sufficient accuracy to effectively screen patients for spiritual suffering. We advise clinicians to use their critical appraisal skills and clinical judgment when selecting and using any of the identified measures to screen for spiritual suffering.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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