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Enregistrement W2990772237 · doi:10.1080/15265161.2019.1674552

Psychotherapy at the End of Life

2019· article· en· W2990772237 sur OpenAlexaff
Rebecca M. Saracino, Barry Rosenfeld, William Breitbart, Harvey Max Chochinov

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Bioethics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePatient Dignity and Privacy
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésDignityEnd-of-life carePsychotherapistMeaning (existential)Palliative carePsychological interventionPsychologyDeath with dignityDistressLife reviewExistentialismMedicinePsychiatryNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, she identified a glaring gap in our understanding of how people cope with death, both on the part of the terminally ill patients that face death and as the clinicians who care for these patients. Now, 50 years later, a substantial and ever-growing body of research has identified "best practices" for end of life care and provides confirmation and support for many of the therapeutic practices originally recommended by Dr. Kübler-Ross. This paper reviews the empirical study of psychological well-being and distress at the end of life. Specifically, we review what has been learned from studies of patient desire for hastened death and the early debates around physician assisted suicide, as well as demonstrating how these studies, informed by existential principles, have led to the development of manualized psychotherapies for patients with advanced disease. The ultimate goal of these interventions has been to attenuate suffering and help terminally ill patients and their families maintain a sense of dignity, meaning, and peace as they approach the end of life. Two well-established, empirically supported psychotherapies for patients at the end of life, Dignity Therapy and Meaning Centered Psychotherapy are reviewed in detail.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,289 · 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
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

Citations63
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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