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Enregistrement W3024479945 · doi:10.1177/0825859720924169

Canada’s Evolving Medicare: End-of-Life Care

2020· article· en· W3024479945 sur OpenAlexafffundabout
Nicole MacPherson, Terrence J. Montague, John Aylen, Lesli Martin, Amédé Gogovor, Sharon Baxter, Joanna Nemis‐White

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalCanadian Hospice Palliative Care AssociationAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMerck Canada
Mots-clésLegalizationPalliative careEnd-of-life careNursingHealth careAssisted suicideMedicinePublic healthFamily medicinePolitical sciencePsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A challenging issue in contemporary Canadian Medicare is the evolution of end-of-life care. Utilizing data from the 2016 and 2018 Health Care in Canada (HCIC) surveys, this paper compares the support and priorities of the adult public (n = 1500), health professionals (n = 400), and administrators (n = 100) regarding key components for end-of-life care just prior to and post legalization of medical assistance in dying (MAiD) in Canada. In 2016 and 2018, the public, health professionals and administrators strongly supported enhanced availability of all proposed end-of-life care options: pain management, hospice and palliative care, home care supports, and medically assisted death. In 2018, when asked which option should be top priority, the public rated enhanced medically assisted death first (32%), followed by enhanced hospice and palliative care (22%) and home care (21%). Enhanced hospice and palliative care was the top priority for health professionals (33%), while administrators rated enhanced medically assisted death first (26%). Despite legalization and increasing support for MAiD over time, health professionals have increasing fear of legal or regulatory reprisal for personal involvement in medically assisted death, ranging from 38% to 84% in 2018, versus 23% to 42% in 2016. While administrators fear doubled since 2016 (40%-84%), they felt the necessary system supports were in place to easily implement medically assisted death. Optimal management of end-of-life care is strongly supported by all stakeholders, although priorities for specific approaches vary. Over time, professionals increasingly supported MAiD but with a rising fear of legal/regulatory reprisal despite legalization. To enhance future end-of-life care patterns, continued measurement and reporting of implemented treatment options and their system supports, particularly around medically assisted death, are needed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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