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Enregistrement W4319068915 · doi:10.5737/2368807633146

Gaining a better understanding of the needs of rural cancer patients requiring in-home palliative and end-of-life care and nursing care and services

2023· article· en· W4319068915 sur OpenAlexaffvenue
Marie-Carmen Gagnon, Johanne Hébert

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careMedicineNursingTRIPS architecture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Issue: Access to in-home palliative and end-of-life care (PELC), qualified professionals, and high-quality nursing care and services in rural areas is limited and unequal, thus leading to an increase in unmet needs across the care trajectory of cancer patients. Objectives and methodology: A qualitative descriptive study was carried out to gain a better understanding of the needs of rural cancer patients receiving in-home PELC and to describe the nursing care and services available to them. Results: Five rural cancer patients requiring PELC reported a variety of needs, especially those arising from limited information resources and multiple time- and energy-consuming back-and-forth trips to urban centres. Seven nurses who provide in-home care and services to rural inhabitants outlined the challenges they face in addressing these needs. These are related primarily to the long distances they are called upon to travel, the limited number of specialized professional resources available, transfers to emergency departments, the dearth of PELC training and the lack of a dedicated PELC team. Conclusion: These findings helped gain a better understanding of the specific needs of rural cancer patients requiring in-home PELC, as well as the challenges that nurses must confront to help their patients remain in their own homes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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