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Enregistrement W4323652203 · doi:10.1080/07481187.2023.2180693

Newspaper coverage of advance care planning during the COVID-19 pandemic: Content analysis

2023· article· en· W4323652203 sur OpenAlexaffabout
Doris van der Smissen, Marleen van Leeuwen, Rebecca L. Sudore, Jonathan Koffman, Daren K. Heyland, Agnes van der Heide, Judith Rietjens, Ida J. Korfage

Notice bibliographique

RevueDeath Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésNewspaperSensationalismPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Content analysisAdvance care planningPublic health2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicinePsychologyHistoryPolitical scienceHealth careMedia studiesSociologyLawNursingSocial scienceVirologyPathologyOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 may cause sudden serious illness, and relatives having to act on patients’ behalf, emphasizing the relevance of advance care planning (ACP). We explored how ACP was portrayed in newspapers during year one of the pandemic. In ‘LexisNexis Uni’, we identified English-language newspaper articles about ACP and COVID-19, published January–November 2020. We applied content analysis; unitizing, sampling, recording or coding, reducing, inferring, and narrating the data. We identified 131 articles, published in UK (n = 59), Canada (n = 32), US (n = 15), Australia (n = 14), Ireland (n = 6), and one each from Israel, Uganda, India, New-Zealand, and France. Forty articles (31%) included definitions of ACP. Most mentioned exploring (93%), discussing (71%), and recording (72%) treatment preferences; 28% described exploration of values/goals, 66% encouraged engaging in ACP. No false or sensationalist information about ACP was provided. ACP was often not fully described. Public campaigns about ACP might improve the full picture of ACP to the public.

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)0,001
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,438
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,067 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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