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Enregistrement W4377233929 · doi:10.1136/spcare-2023-acp.107

PP19.002 Developing an interactive advance care planning framework

2023· article· en· W4377233929 sur OpenAlexaff
Cari Borenko, Lauren Thomas, Andrew Saunderson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationGraphicsComputer scienceScope (computer science)Advance care planningHealth careVariety (cybernetics)Health professionalsMedical educationWorld Wide WebMultimediaKnowledge managementMedicineNursingPalliative careArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Fraser Health Authority (FHA) has had an Advance Care Planning (ACP) Framework since 2017. The model served as a guide to support health care professionals (HCPs) expand their understanding and support evidenced based practice. It supported HCPs with questions such as: When do I start ACP conversations with clients? Where do I document these conversations? What kinds of questions should I be asking clients? What is the link between ACP and Medical Orders for Scope of Treatment (MOST)? What other HCP resources are available for me and for clients? However, a traditional text-based structure is not adequate for the current needs of busy HCPs in 2022. Methods Innovative Approach Results Together with provincial partners, the Regional FHA ACP team co-created an interactive illustrative framework and an accompanying toolkit to support consistent understanding of ACP. Conclusion While the nautical graphics assist with ‘big picture’ understanding, the complementary HCPs toolkit outlines ‘what to do and when’. Both contain clickable direct links to clinician tools, documentation forms, contact information for advice, and informational resources to pass on to clients. The intention of this two-part framework is to address: A variety of ways of learning: visual (professionally designed graphics; links to videos), auditory (converted to pdf for pdf readers, links to podcasts), read/write (text based information), kinaesthetic (examples of conversations and documentation). Practicality: quick, need to know information. Links to exactly what they need, when they need it.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2440,085

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 Opus0,315
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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