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Enregistrement W4394715318 · doi:10.1037/pag0000815

Facing off-time mortality: Leaving a legacy.

2024· article· en· W4394715318 sur OpenAlexaff
Mary Kate Koch, Susan Bluck, Sophia Maggiore, Harvey Max Chochinov, Kiana Cogdill-Richardson, Carma L. Bylund

Notice bibliographique

RevuePsychology and Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of FloridaNational Cancer InstituteUniversity of Florida HealthFlorida Department of Health
Mots-clésLife expectancyPsychologyPalliative careNarrativeGerontologyDemographyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 65.80 years; 66% women; 77.94% White; 48.53% college-educated) with serious and terminal cancer receiving outpatient palliative care. They narrated legacies in semistructured interviews and completed measures of illness acknowledgment. We developed a novel construct, potential years of life to lose, calculated as the difference between chronological age and national life expectancy at birth. Coders, trained to high reliability, content-analyzed legacy narratives for communion with follow-up coding for aftermath concerns. Hierarchical regression indicated that for those with more potential years of life to lose, acknowledging the severity of their illness was critical to narrating communion-rich legacies. Similarly, aftermath concerns were common in those with the most years of life to lose who were able to acknowledge the severity of their illness. Findings affirm the psychological richness of individuals' legacies in the second half of life and highlight one way they adaptively respond to the nonnormative timing of serious and terminal cancer. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,344 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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