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Enregistrement W4362601968 · doi:10.1177/17423953231168298

How family physicians introduce palliative care to patients with chronic illnesses

2023· article· en· W4362601968 sur OpenAlexafffundabout
Vanessa Slobogian, Chandra Vig, Lisa Shirt, Chelsey Shuman, Margot Sondermann, Monique Vanderveen, Shelley Raffin Bouchal

Notice bibliographique

RevueChronic Illness · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésPalliative careMentorshipDignityNursingEmpowermentMedicineConversationQuality of life (healthcare)PsychologyMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Increasing numbers of Canadians living with complex, life-limiting conditions demand high-quality palliative care. Timely access to palliative care can help to reduce stress, improve quality of life, and provide relief for patients and their families. The purpose of this study is to explore the experiences of family physicians (FPs) regarding the decision and process of introducing palliative care to patients with chronic diseases. METHODS: Interpretive description methodology was used to guide the investigation of the research question. Thirteen Calgary Zone FPs participated in individual interviews. Data was collected iteratively and analyzed using constant comparative analysis. RESULTS: Analysis of interviews identified the overarching themes of dignity and empowerment, which describe the experience of FPs introducing palliative care to chronically ill patients. Four subthemes were woven throughout, including the art of conversation, therapeutic relationships, timing, and preparation of the patient and family. DISCUSSION: While the benefits of palliative conversations are widely accepted, a deeper understanding of how FPs can be supported in developing this aspect of their practice is needed. Understanding their experience provides knowledge that can serve as a framework for future education, mentorship, and competency development.

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)0,028
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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