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Enregistrement W3150171986 · doi:10.1177/23814683211039468

Intergenerational Decision Making: The Role of Family Relationships in Medical Decision Making

2021· review· en· W3150171986 sur OpenAlexaff
Jody L. Lin, Ellen A. Lipstein, Eve Wittenberg, Djin Tay, Robert J. Lundstrom, Gari Lyn Lundstrom, Saadia Sediqzadah, Davene R. Wright

Notice bibliographique

RevueMDM Policy & Practice · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedical decision makingClinical decision makingSpillover effectPsychologyMedical careMedicineNursingFamily medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A symposium held at the 42nd annual Society for Medical Decision Making conference on October 26, 2020, focused on intergenerational decision making. The symposium covered existing research and clinical experiences using formal presentations and moderated discussion and was attended by 43 people. Presentations focused on the roles of pediatric patients in decision making, caregiver decision making for a child with complex medical needs, caregiver involvement in advanced care planning, and the inclusion of spillover effects in economic evaluations. The moderated discussion, summarized in this article, highlighted existing resources and gaps in intergenerational decision making in four areas: decision aids, economic evaluation, participant perspectives, and measures. Intergenerational decision making is an understudied and poorly understood aspect of medical decision making that requires particular attention as our society ages and technological advances provide new innovations for life-sustaining measures across all stages of the lifespan.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,527
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,037 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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