A good death: non-negotiable personal conditions for clinicians, healthcare administrators and support staff
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To ask all clinical, administrative and support staff affiliated with a large network of healthcare facilities to identify the conditions that they consider as non-negotiable for their own deaths to be regarded as good. METHODS: All 3495 staff of a healthcare network were asked to rank 10 conditions according to how non-negotiable they would be for themselves during their final 3 months or few hours for their own deaths to be considered as good. They were also asked about whether they had thought about their own death in the last 3 months, if they had a will, believed in God, and in the possibility of a good death, and the intensity of their fear of death. RESULTS: 2971 (85%) completed the survey. Most were female (79%) and clinical staff (65%). 93% believed in God, 60% had thought about their death recently, 33% had an intense fear of death, and 4% had a will. 64% considered a good death possible. Participants ranked dying at a preferred place, emotional support from family and friends and relief from physical symptoms as their top priorities. The lowest ranked conditions were (from the bottom) relief from psychological distress, performance of rituals and the right to terminate life. There were no statistically significant differences across genders or individual occupational groups. CONCLUSION: Most of conditions for a good death of interest to healthcare professionals could be provided without sophisticated medical infrastructure or specialised knowledge, opening the door for new support services to make it possible for everyone, anywhere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».