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Enregistrement W4205642303 · doi:10.3390/ijerph19020803

Advance Care Planning in Neurodegenerative Disorders: A Scoping Review

2022· review· en· W4205642303 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea Giordano, Ludovica De Panfilis, Marta Perin, Laura Servidio, Marta Cascioli, Maria Grazia Grasso, Alessandra Lugaresi, Eugenio Pucci, Simone Veronese, Alessandra Solari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyPsychological interventionDementiaRandomized controlled trialAmyotrophic lateral sclerosisAdvance care planningMedicineHealth professionalsHealth careFamily medicinePsychiatryDiseaseNursingPalliative carePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advance care planning (ACP) is increasingly acknowledged as a key step to enable patients to define their goals/preferences for future medical care, together with their carers and health professionals. We aimed to map the evidence on ACP in neurodegenerative disorders. We conducted a scoping review by searching PubMed (inception-December 28, 2020) in addition to trial, review, and dissertation registers. From 9367 records, we included 53 studies, mostly conducted in Europe (45%) and US-Canada (41%), within the last five years. Twenty-six percent of studies were qualitative, followed by observational (21%), reviews (19%), randomized controlled trials (RCTs, 19%), quasi-experimental (11%), and mixed-methods (4%). Two-thirds of studies addressed dementia, followed by amyotrophic lateral sclerosis (13%), and brain tumors (9%). The RCT interventions (all in dementia) consisted of educational programs, facilitated discussions, or videos for patients and/or carers. In conclusion, more research is needed to investigate barriers and facilitators of ACP uptake, as well as to develop/test interventions in almost all the neurodegenerative disorders. A common set of outcome measures targeting each discrete ACP behavior, and validated across the different diseases and cultures is also needed.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0150,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,422
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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