Design-Related Impacts on End-of-Life Experience: A Brief Report of Findings from an Exploratory Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the general preference to die at home, many deaths occur in institutionalized settings. While biomedical interventions to ameliorate end-of-life (EoL) suffering have advanced, the end-of-life care (EoLC) environment is less understood as a means of palliative support. OBJECTIVE: This exploratory study considered the implications of clinical EoLC environments (facility buildings and their adjacent areas), aiming to understand how these designed spaces may be improved to better support experiences for patients, families, and staff. METHODS: Using an ethnography-driven approach, field observations (including participant commentaries) were captured at a standalone hospice and a palliative care ward at a general hospital. These were supplemented with semi-structured interviews. Content and thematic analyses were performed based on an interpretive-descriptive paradigm. Finally, informed by a review of field literature, analyses of all data were inter-related, and an interpretation was built to highlight key design considerations. RESULTS: as guiding concepts to appraise and improve such settings. CONCLUSION: Physical, emotional, and social wellbeing at the end of life is coalesced in and made visible by the designed environment. Therefore, evidence-based design serves as an important non-clinical intervention in such settings; however, patient involvement in such research remains difficult. Future scholarly research, new building schemes, and renovation projects should further examine the socio-spatial functions of clinical EoLC environments and investigate the challenges surrounding patient engagement within this domain.
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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 | 0,032 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».