“More Areas of Grey”
Notice bibliographique
Résumé
Neuropalliative care as a clinical speciality aims to address the unique end-of-life needs and concerns of patients with neurologic disease. Although literature has outlined clinical hurdles, a more nuanced understanding of how neuropalliative care was experienced, conceptualized, and enacted could provide context and depth to better outline practice and research priorities. This article presents findings from an ethnographic study of neuropalliative care conducted in a university-affiliated, tertiary care neurological hospital in Canada with a dedicated neuropalliative consultation service. Specifically, this article examines how clinical hurdles outlined in the neuropalliative literature were experienced and addressed by multiple stakeholders, including patients, families, and clinicians. These clinical hurdles include locating the scope of neuropalliative care, ascertaining the impact of prognostic uncertainty and poor recognition of the dying patient, and navigating the tensions between curative and palliative philosophies. In the discussion, the implications of these clinical hurdles are addressed, concluding with reflections on the role of ethnography, palliative care in the context of functional changes, and broadening approaches to uncertainty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,119 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».