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Enregistrement W4281711464 · doi:10.5770/cgj.25.531

Levels of Medical Intervention and End-of-Life Practices in Long-Term Care Centres

2022· article· en· W4281711464 sur OpenAlexaffvenueabout
Jérôme Leclerc-Loiselle, Sylvie Gendron, Andréanne Côté, Serge Daneault

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionIntervention (counseling)Family medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Levels of medical intervention (LMI) are legal documents in which physicians record patient preferences, or those of their designated substitute decision-makers, concerning end-of-life care. Studies suggest that, although LMI are intended to orient clinical practice, their function tends to be limited to logistical aspects of care. How LMI shapes or guides patient-centred, end-of-life care remains unclear. The aim of this study was to examine possible associations between LMI and certain aspects of end-of-life care practices in LTCC, such as nurse-documented patient experiences of pain, and prescription and administration of medication. Methods: A retrospective descriptive study of 100 files retrieved from a clinical database of deceased patients in LTCCs located in an urban integrated health and social service organization in Québec, Canada, was conducted. Results: Significant associations between last documented LMI and frequency of narcotic prescription and administration, at either regular intervals or PRN, are highlighted. The time delay between last LMI assessment and patient death was one week or less for 39.4% of cases. Conclusion: These results suggest that LMI assessment practices may not correspond to their intended use. A short time frame between last LMI (L-LMI) assessment and patient death may suggest less-than-optimal patient comfort in end-of-life care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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