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Enregistrement W4367174673 · doi:10.1089/jpm.2022.0560

Differences in Palliative Care Provision by Primary and Specialist Providers Supporting Patients With COVID-19: A Qualitative Study

2023· article· en· W4367174673 sur OpenAlexaff
Kirsten Wentlandt, Kayla Wolofsky, Andrea Weiss, Lindsay Hurlburt, Eddy Fan, Camilla Zimmermann, Sarina R. Isenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensBruyèreUniversity of OttawaUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careThematic analysisMedicineVisitor patternNursingGriefEnd-of-life careQualitative researchQuality of life (healthcare)Family medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives:To describe the delivery of palliative care by primary providers (PP) and specialist providers (SP) to hospitalized patients with COVID-19. Methods:PP and SP completed interviews about their experiences providing palliative care. Results were analyzed using thematic analysis. Results:Twenty-one physicians (11 SP, 10 PP) were interviewed. Six thematic categories emerged. Care provision: PP and SP described their support of care discussions, symptom management, managing end of life, and care withdrawal. Patients provided care: PP described patients at end of life, with comfort-focused goals; SP included patients seeking life-prolonging treatments. Approach to symptom management: SP described comfort, and PP discomfort in providing opioids with survival-focused goals. Goals of care: SP felt these conversations were code status-focused. Supporting family: both groups indicated difficulties engaging families due to visitor restrictions; SP also outlined challenges in managing family grief and need to advocate for family at the bedside. Care coordination: internist PP and SP described difficulties supporting those leaving the hospital. Conclusion:PP and SP may have a different approach to care, which may affect consistency and quality of care.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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