A Portuguese trial using dignity therapy for adults who have a life-threatening disease: Qualitative analysis of generativity documents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Dignity therapy (DT) is a brief, individualized intervention, which provides terminally ill patients with an opportunity to convey memories, essential disclosures, and prepare a final generativity document. DT addresses psychosocial and existential issues, enhancing a sense of meaning and purpose. Several studies have considered the legacy topics most frequently discussed by patients near the end of life. To date, no Portuguese study has done that analysis. METHOD: We conducted a qualitative analysis of 17 generativity documents derived from a randomized controlled trial (RCT). Inductive content analysis was used to identify emerging themes. RESULTS: From the 39 RCT participants receiving DT, 17 gave consent for their generativity document to undergo qualitative analysis. Nine patients were female; mean age of 65 years, with a range from 46 to 79 years. Seven themes emerged: "Significant people and things"; "Remarkable moments"; "Acknowledgments"; "Reflection on the course of life"; "Personal values"; "Messages left to others"; and "Requests and last wishes". SIGNIFICANCE OF RESULTS: Generativity document analysis provides useful information for patients nearing death, including their remarkable life moments and memories, core values, concerns, and wishes for their loved ones. Being conscious of these dominant themes may allow health providers to support humanized and personalized care to vulnerable patients and their families, enhancing how professionals perceive and respond to personhood within the clinical setting.
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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 | 0,048 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».