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Enregistrement W4310137300 · doi:10.1016/j.jpainsymman.2022.11.020

How to Advance Palliative Care Research in South America? Findings From a Delphi Study

2022· article· en· W4310137300 sur OpenAlexaff
Carlos Eduardo Paiva, Patricia Bonilla Sierra, Vilma Tripodoro, Alfredo Rodríguez-Núñez, Gustavo De Simone, Liliana Haydee Rodriguez, Edison Iglesias de Oliveira Vidal, Miriam Elisa Riveros Ríos, Douglas Henrique Crispim, Pedro Emilio Perez‐Cruz, Maria Salete de Angelis Nascimento, Paola Marcela Ruiz Ospina, Liliana De Lima, Tania Pastrana, Camilla Zimmerman, David Hui, Éduardo Bruera, Bianca Sakamoto Ribeiro Paiva

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain and Symptom Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodPalliative careMedicineDelphiMedical educationNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Progress in palliative care (PC) necessarily involves scientific development. However, research conducted in South America (SA) needs to be improved. OBJECTIVES: To develop a set of recommendations to advance PC research in SA. METHODS: Eighteen international PC experts participated in a Delphi study. In round one, items were developed (open-ended questions); in round two, each expert scored the importance of each item (from 0 to 10); in round three, they selected the 20 most relevant items. Throughout the rounds, the five main priority themes for research in SA were defined. In Round three, consensus was defined as an agreement of ≥75%. RESULTS: 60 potential suggestions for overcoming research barriers in PC were developed in round one. Also in Round one, 88.2% (15 of 17) of the experts agreed to define a priority research agenda. In Round two, the 36 most relevant suggestions were defined and a new one added. Potential research priorities were investigated (open-ended). In Round three, from the 37 items, 10 were considered the most important. Regarding research priorities, symptom control, PC in primary care, public policies, education and prognosis were defined as the most relevant. CONCLUSION: Potential strategies to improve scientific research on PC in SA were defined, including stimulating the formation of collaborative research networks, offering courses and workshops on research, structuring centers with infrastructure resources and trained researchers, and lobbying governmental organizations to convince about the importance of palliative care. In addition, priority research topics were identified in the region.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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