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Enregistrement W3164263795 · doi:10.1089/jpm.2021.0114

Comparing Palliative Care Knowledge in Metropolitan and Nonmetropolitan Areas of the United States: Results from a National Survey

2021· article· en· W3164263795 sur OpenAlexaboutno aff
Erica Langan, Arif H. Kamal, Katherine Miller, Brystana G. Kaufman

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaRespondentOddsResidenceOdds ratioMedicineRural areaLogistic regressionQuarter (Canadian coin)SpecialtyConfidence intervalDemographyEnvironmental healthGerontologyFamily medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite recent growth in access to specialty palliative care (PC) services, awareness of PC by patients and caregivers is limited and misconceptions about PC persist. Identifying gaps in PC knowledge may help inform initiatives that seek to reduce inequities in access to PC in rural areas. Objective: We compared knowledge of PC in metropolitan and nonmetropolitan areas of the United States using a nationally representative sample of U.S. adults. Design: We used data from the 2018 Health Information National Trends Survey (HINTS) 5 Cycle 2 to compare prevalence and predictors of PC knowledge and misconceptions in nonmetropolitan and metropolitan areas as defined by the 2013 Urban–Rural Classification (URC) Scheme for Counties. We estimated the association between nonmetro status and knowledge of PC, adjusted for respondent characteristics, using multivariable logistic regression. Results: More respondents reported that they had never heard of PC in nonmetro (78.8%) than metro (70.1%) areas ( p < 0.05). Controlling for other factors, nonmetro residence was associated with a 41% lower odds of PC knowledge (odds ratio [OR] = 0.59; 95% confidence interval [CI] = 0.37–0.94), and Hispanic respondents also demonstrated significantly lower odds of PC knowledge conditional on rural status (OR = 0.47; CI = 0.27–0.83). Misconceptions about PC were high in both metro and nonmetro areas. Conclusion: Awareness of PC was lower in rural and micropolitan areas compared with metropolitan areas, suggesting the need for tailored educational strategies. The reduced awareness of PC among Hispanic respondents regardless of rural status raises concerns about equitable access to PC services for this population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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