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Enregistrement W3147904307 · doi:10.1089/jpm.2020.0772

Retrospective Study of a Toronto-Based Palliative Care Program for Individuals Experiencing Homelessness

2021· article· en· W3147904307 sur OpenAlexaffabout
Evan E. Schneider, Naheed Dosani

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careMedicinePsychological interventionFamily medicinePopulationMental healthGerontologyNursingPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Individuals experiencing homelessness face increased morbidity and mortality. The Canadian Toronto-based Palliative Education and Care for the Homeless (PEACH) program was launched to better support those experiencing homelessness with life-limiting illness. Objective: To describe the population served by PEACH. Methods: A chart review of deceased clients from 2014 to 2017 was conducted. Results: Sixty-three individuals were included in the analysis. 85.7% were male and the median age was 60 years. 35.4% resided in shelters, 26.2% in supportive/transitional housing; only 3.2% were sleeping on the streets. Cancer was the most common diagnosis (61.9%). 58.7% of clients had mental health diagnoses and 61.9% endorsed substance use. Locations of death included palliative care unit and hospice (44.4%), hospital (23.8%), supportive housing (12.6%), and shelter (7.9%). Discussion: PEACH serves diverse clientele with unique care needs. This study will inform further palliative care research and interventions for those experiencing homelessness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,395 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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