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Enregistrement W3011682540 · doi:10.1017/s1478951520000164

Portuguese Patient Dignity Question: A cross-sectional study of palliative patients cared for in primary care

2020· article· en· W3011682540 sur OpenAlexaff
Mafalda Lemos Caldas, Miguel Julião, Ana João Santos, Harvey Max Chochinov

Notice bibliographique

RevuePalliative & Supportive Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePatient Dignity and Privacy
Établissements canadiensResearch Institute in Oncology and HematologyCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDignityPalliative careMedicineContext (archaeology)PersonhoodNursingFamily medicineCross-sectional study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Patient Dignity Question (PDQ) is a clinical tool developed with the aim of reinforcing the sense of personhood and dignity, enabling health care providers (HCPs) to see patients as people and not solely based on their illness. OBJECTIVE: To study the acceptability and feasibility of the Portuguese version of the PDQ (PDQ-PT) in a sample of palliative care patients cared for in primary care (PC). METHOD: A cross-sectional study using 20 palliative patients cared for in a PC unit. A post-PDQ satisfaction questionnaire was developed. RESULTS: Twenty participants were included, 75% were male; average age was 70 years old. Patients found the summary accurate, precise, and complete; all said that they would recommend the PDQ to others and want a copy of the summary placed on their family physician's medical chart. They felt the summary heightened their sense of dignity, considered it important that HCPs have access to the summary and indicated that this information could affect the way HCPs see and care for them. The PDQ-PT's took 7 min on average to answer, and 10 min to complete the summary. SIGNIFICANCE OF RESULTS: The PDQ-PT is well accepted and feasible to use with palliative patients in the context of PC and seems to be a promising tool to be implemented. Future trials are now warranted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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