Comparison of The Hospice Palliative Care Delivery Systems in Iran and Selected Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is an increasing demand for Hospice Palliative Care (HPC) due to the aging population, increased incidence of cancer, and other chronic diseases, as well as recent advances in care and treatment. Objectives: The present study was conducted to examine the nature and structure of HPC services and to describe and compare them in the United Kingdom (UK), Canada, Australia, Japan, India, Jordan, and Iran to extract general conclusions and suggestions for developing HPC systems in Iran. Methods: In the current descriptive-comparative study, from 2018 to 2019, HPC delivery systems in the selected countries and Iran were reviewed based on the World Health Organization (WHO) guideline, and the similarities and differences among them were explained. Results: Developing the National HPC Program and its integration into the health system are important activities. The most common source of financing is donation. The services are mainly provided to patients with cancer. Human resource development includes curriculum reform, creating specialty, subspecialty disciplines, and holding training courses. Other activities include designing national guidelines, the free access to opioids, research development, the establishment of the national information network, and the quality control programs. Iran lacks any formal structure and program of HPC services and they are provided in a scattered and very limited manner as part of general palliative services. Conclusions: HPC services are in a mediate and low level in developed countries and Iran, respectively. Before the establishment of the HPC delivery system, a complicated range of economic, social, cultural, and political factors must be considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».