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Enregistrement W4361291071 · doi:10.1186/s12904-023-01142-3

Perspectives across Canada about implementing a palliative approach in long-term care during COVID-19

2023· article· en· W4361291071 sur OpenAlexafffundabout
Julia Kruizinga, Stephanie Pedrotti Lucchese, Shirin Vellani, Vanessa Maradiaga Rivas, Sandy Shamon, Karine Diedrich, Laurel Gillespie, Sharon Kaasalainen

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensCanadian Hospice Palliative Care AssociationMcMaster University
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésPalliative careAnticipation (artificial intelligence)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicLong-term careAdvance care planningNursingMedicineQualitative researchFocus groupFamily caregivers2019-20 coronavirus outbreakPsychologyFamily medicineSociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Long-term care (LTC) homes have been disproportionately impacted during COVID-19. PURPOSE: To explore the perspectives of stakeholders across Canada around implementing a palliative approach in LTC home during COVID-19. METHODS: Qualitative, descriptive design using one-to-one or paired semi-structured interviews. RESULTS: Four themes were identified: (1) the influence of the pandemic on implementing a palliative approach, (2) families are an essential part of implementing a palliative approach, (3) prioritizing advance care planning (ACP) and goals of care (GoC) discussions in anticipation of the overload of deaths and (4) COVID-19 highlighting the need for a palliative approach as well as several subthemes. CONCLUSION: The COVID-19 pandemic influenced the implementation of a palliative approach to care, where many LTC homes faced an overwhelming number of deaths and restricted the presence of family members. A more concentrated focus on home-wide ACP and GoC conversations and the need for a palliative approach to care in LTC were identified.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0250,008
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,367 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission3
Résumé présentoui

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