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Enregistrement W4392799246 · doi:10.1177/00302228241239809

To Plan or Not to Plan? Experiences and Challenges of Older Swiss Adults Facing End-of-Life Decisions

2024· article· en· W4392799246 sur OpenAlexaff
Dolores Angela Castelli Dransart, Christian Maggiori, Daniel Burnier, François Geiser, Sylvie Lapierre

Notice bibliographique

RevueOMEGA - Journal of Death and Dying · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesHaute école Spécialisée de Suisse Occidentale
Mots-clésAutonomyPlan (archaeology)Advance care planningAging in placePsychologyOrder (exchange)Process (computing)GerontologyProcess managementNursingPublic relationsBusinessMedicinePolitical scienceComputer sciencePalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

End-of-life (EoL) planning and the drafting of advance care directives (ACD) are challenging for older adults. As part of a mixed study, the content of 18 semi-structured interviews with Swiss community-dwelling older adults was analyzed to investigate contextual and interactional aspects that might influence their choice to complete ACD. Results show that EoL planning vary greatly. Three types of planners were highlighted: the solo planners, the collaborative planners, and the delegators. Each represents a specific way of conceiving autonomy, the usefulness of ACD and of involving third parties in the decision-making process. Whereas for solo planners, ACD is a personal, rational affair, for collaborative planners and delegators, reflection and decisions on EoL issues are interactional and iterative processes. The results suggest that health and social care professionals would benefit from taking into consideration the various types of planning, in order to provide the best support to older adults for ACD completion.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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