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Enregistrement W3196586906 · doi:10.5770/cgj.24.493

Improving End-of-Life Care for People with Dementia in LTC Homes During the COVID-19 Pandemic and Beyond

2021· article· en· W3196586906 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sharon Kaasalainen, Lynn McCleary, Shirin Vellani, José Pereira

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity Health NetworkBrock UniversityToronto Rehabilitation InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesAlzheimer Society
Mots-clésPandemicMedicineDementiaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Palliative careEnd-of-life careLong-term careGerontology2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)NursingVirologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 pandemic has resulted in a significant increase in deaths in long-term care homes (LTCH). People with dementia living in LTCHs represent one of the most frail and marginalized populations in Canada. The surge of COVID-19 cases in LTCHs and rationing of health-care resources during the pandemic have amplified the pre-existing need for improvements in palliative and end-of-life care in LTCHs. This position statement, created by a task force commissioned by the Alzheimer Society of Canada, provides recommendations for a multipronged coordinated approach to improving palliative and end-of-life care of people with dementia living in LTCHs during the COVID-19 pandemic and beyond.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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