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Enregistrement W3036721091 · doi:10.1111/jgs.16666

Caring for Frail Older Adults During <scp>COVID</scp> ‐19: Integrating Public Health Ethics into Clinical Practice

2020· article· en· W3036721091 sur OpenAlexaffabout
Jocelyn Chase

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakGerontologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Public healthBetacoronavirusMEDLINEClinical PracticeFamily medicineNursingVirologyInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, principles from both clinical and public health ethics cue clinicians and healthcare administrators to plan alternatives for frail older adults who prefer to avoid critical care, and for when critical care is not available due to crisis triaging. This article will explore the COVID-19 Ethical Decision Making Framework, published in British Columbia (BC), Canada, to familiarize clinicians and policy makers with how ethical principles can guide systems change, in the service of frail older adults. In BC, the healthcare system has launched resources to support clinicians in proactive advance care planning discussions, and is providing enhanced supportive and palliative care options to residents of long-term care facilities. If the pandemic truly overwhelms the healthcare system, frailty, but not age alone, provides a fair and evidence-based means of triaging patients for critical care and could be included into ventilator allocation frameworks. J Am Geriatr Soc 68:1666-1670, 2020.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,027
Communication savante0,0140,007
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0090,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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