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Enregistrement W4364353531 · doi:10.1097/spc.0000000000000646

Current practices in managing end-of-life existential suffering

2023· review· en· W4364353531 sur OpenAlexaff
Michelle Di Risio, Alison Thompson

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Supportive and Palliative Care · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative carePsychological interventionExistentialismMedicineContext (archaeology)ModalitiesDistressSalience (neuroscience)PsychotherapistEnd-of-life carePsychologyPsychiatryNursingClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Within the context of palliative care, existential suffering (ES) can be an exclusive source of suffering or intertwined with physical pain and/or psychological and spiritual suffering. With newly emerging modalities for addressing this phenomenon and its increasing salience given that many patients cite ES as a significant contributing factor to requests for hastened death, a review of recent interventions for addressing ES at the end of life is timely. RECENT FINDINGS: This review of newer approaches to dealing with ES in the palliative context suggests some promising new modalities and pharmacological interventions, such as brain stimulation and the use of psychedelics. The use of other pharmacological interventions, such as palliative sedation and lethal injections, solely for the alleviation of existential distress remains ethically controversial and difficult to disentangle from other forms of suffering, not least because a clear clinical definition of ES has yet to emerge in the literature. SUMMARY: The evaluation of end-of-life (EOL) ES mitigating tools should also consider how broader contexts, such as institutional arrangements and barriers, and cultural factors may influence the optimal management of dying persons' ES in the palliative care setting.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,479
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,077 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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