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Enregistrement W3042794569 · doi:10.3390/healthcare8030218

Advance Care Planning (ACP) vs. Advance Serious Illness Preparations and Planning (ASIPP)

2020· article· en· W3042794569 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreClinical Evaluation Research UnitQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvance care planningTerminologyContext (archaeology)MedicineMEDLINENursingPsychologyPalliative carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 has highlighted the reality of an impending serious illness for many, particularly for older persons. Those faced with severe COVID-19 infection or other serious illness will be faced with decisions regarding admission to intensive care and use of mechanical ventilation. Past research has documented substantial medical errors regarding the use or non-use of life-sustaining treatments in older persons. While some experts advocate that advance care planning may be a solution to the problem, I argue that the prevailing understanding and current practice of advance care planning perpetuates the problem and results in patients not receiving optimal patient-centered care. Much of the problem centers on the framing of advance care planning around end of life care, the lack of use of decision support tools, and inadequate language that does not support shared decision-making. I posit that a new approach and new terminology is needed. Advance Serious Illness Preparations and Planning (ASIPP) consists of discrete steps using evidence-based tools to prepare people for future clinical decision-making in the context of shared decision-making and informed consent. Existing tools to support this approach have been developed and validated. Further dissemination of these tools is 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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,344 · 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