MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366995984 · doi:10.1089/pmr.2023.0008

Improving Palliative Care and Medical Assistance in Dying Practice in Canada: How Patients-Partners Could Contribute to Continuing Medical Education

2023· article· en· W4366995984 sur OpenAlexaffabout
Jacynthe Rivest, Ghislaine Rouly, Marie‐Josée Brouillette, Olivia Nguyen, Véronique Desbeaumes Jodoin

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalMcGill University Health CentreCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassionPalliative careContinuing medical educationContinuing educationMedical practiceNursingMedical educationEmpathyPsychologyMedicinePolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical Assistance in Dying (MAiD) is still considered an evolving practice in Canada. Practitioners are facing the challenge of staying up to date and hence need efficient continuing medical education (CME). A patient-partner has been recently invited as a keynote speaker to CME activities in Canada to share her perspectives and views about patient engagement in palliative care and MAiD practice, calling for compassion. To our knowledge, few data exist on patient-partners' contribution to CME on these topics. Based on that experience, we discuss different issues on patient engagement's contribution in such CME events and call for further research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,078
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,368 · 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'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

Explorer davantage

Même revuePalliative Medicine ReportsMême sujetPalliative Care and End-of-Life IssuesTravaux en français237 207