Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic presented many challenges for patients with palliative care needs and their care providers. During the early days of the pandemic, visitors were restricted on our palliative care units. These restrictions separated patients from their families and caregivers and led to considerable suffering for patients, families, and health-care providers. Using clinical vignettes that illustrate the suffering caused by visiting restrictions during the pandemic, the introduction of a new concept to help predict when health-care providers might be moved to advocate for their patients is introduced. METHODS: We report 3 cases of patients admitted to a palliative care unit during the COVID-19 pandemic and discuss the visiting restrictions placed on their families. In reviewing the cases, we coined a new concept, the "Suffering Quotient" (SQ), to help understand why clinical staff might be motivated to advocate for an exemption to the visiting restrictions in one situation and not another. RESULTS: This paper uses 3 cases to illustrate a new concept that we have coined the Suffering Quotient. The Suffering Quotient (SQ) = Perceived Individual (or small group) Suffering/Perceived Population Suffering. This paper also explores factors that influence perceived individual suffering (the numerator) and perceived population suffering (the denominator) from the perspective of the health-care provider. SIGNIFICANCE OF RESULTS: The SQ provides a means of weighing perceived patient and family suffering against perceived contextual population suffering. It reflects the threshold beyond which health-care providers, or other outside observers, are moved to advocate for the patient and ultimately how far they might be prepared to go. The SQ offers a potential means of predicting observer responses when they are exposed to multiple suffering scenarios, such as those that occurred during the COVID-19 pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».