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Enregistrement W3096746063 · doi:10.1089/pmr.2020.0012

Jesus Practiced Advance Care Planning: Biblical Basis and Possible Applications

2020· article· en· W3096746063 sur OpenAlexaff
Grace Johnston

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationAdvance care planningExperiential learningPsychologyHealth carePoint (geometry)AestheticsSociologyNursingMedicinePhilosophyPolitical sciencePedagogyLawPalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Persons from a Christian tradition may have concerns that impede advance care planning for end of life. Sharing how Jesus practiced advance care planning may provide a pivot point to help ameliorate this problem. Objective: To present a novel approach to advance care planning from a Christian tradition. Evolution of the Novel Approach: Experiential learning that resulted in the novel approach is described using Kolb's learning cycle: proceeding from concrete experience to reflective observation followed by abstract conceptualization and then active experimentation. Results: The novel approach builds on events toward the end of Jesus' life to demonstrate how he practiced advance care planning: telling those close to him that he was going to die even though they did not want to hear this, participating in a celebration of his life on Palm Sunday, sharing a Last Supper with those close to him, showing them how he wanted to be remembered, asking his friends to pray with him in the garden of Gethsemane, and saying to his mother that John would care for her. Questions related to these events are posed for use by health and spiritual care professionals to innovatively engage persons in advance care planning. Discussion: This approach might be adapted for persons of other religious traditions by exploring their sacred teachings. It is proffered for others to explore, adapt, and evaluate for its utility in initiating and facilitating advance care planning.

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)0,003
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 enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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