MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406126634 · doi:10.1080/13576275.2025.2449893

The good death between consensus and paradoxes: perspectives of various stakeholders including persons nearing death

2025· article· en· W4406126634 sur OpenAlexaffabout
Ariane Plaisance, Vincent Marchildon, Félix Pageau

Notice bibliographique

RevueMortality · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCentre de Santé et de Services Sociaux de la Vieille-CapitaleUniversité LavalUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsensus conferenceEpistemologyPolitical scienceSociologyPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The idea of what constitutes a good death has changed throughout history. Modern death is defined by professional, medical or technological interventions. No study has investigated the idea of a ‘good death’ from the perspective of those facing it, such as those towards the end of their life and those caring for them, since a law permitting euthanasia in Quebec, Canada, was passed. The purpose of this study was to investigate how the idea of a ‘good death’ is perceived by those who are nearing death, their supportive decision-makers, geriatricians, and other healthcare allies. In three geriatric medical care units, we conducted a study that included 16 focused interviews. The results demonstrate that support, comfort, a proper environment and lack of discomfort and distress were prevalent emerging themes. The findings revealed paradoxes surrounding two themes – being conscious during and a speed of dying. Participants’ opinions on what constitutes a ‘good death’ varied depending on whether they were talking about their own deaths or the deaths of others. We draw the conclusion that euthanasia enables the fulfilment of many of the characteristics that can characterise a ‘good death’ in our postmodern culture and urge the establishment of high-quality palliative and end-of-life care provided at home.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0260,027
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0060,012
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 Opus0,328
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,123 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMortalityMême sujetPalliative Care and End-of-Life IssuesTravaux en français237 207