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Enregistrement W4415154133 · doi:10.1186/s12904-025-01797-0

Strengthening care for adults with palliative care needs in high-income rural communities: a global policy environmental scan

2025· article· en· W4415154133 sur OpenAlexaboutno aff
Claire Marshall, Claudia Virdun, Jane Phillips

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careBridging (networking)Rural areaPolicy developmentFocus groupHealth careFocus (optics)Needs assessmentRural development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Almost 45% of the world's population resides in rural locations. Despite this, access to best evidence-based palliative care is variable. Reforming and optimising rural palliative care is dependent upon positive public policy. AIM: To map country- and jurisdiction- level policy against the elements of care required to optimise rural palliative care provision in high-income countries. DESIGN AND DATA SOURCES: An environmental scan of policies denoting actions informing rural palliative care access and delivery in high-income countries, performed using a modified version of Khalil and colleagues' five-stage scoping review methodology. Grey literature was searched in November 2024 across Australia, Canada, Ireland, Japan, New Zealand, Norway, Finland, United Kingdom, and the United States of America. Rural specific policy actions were mapped against the World Health Organization's Innovative Care for Chronic Conditions Framework (ICCCF). RESULTS: Of 3809 records screened, eight country-level and eight jurisdiction-level palliative care policies denoting 113 rural palliative care specific actions across 13 of 18 WHO ICCCF elements of care were identified. Over 90% of actions addressed macro-(n = 52, 47%) or meso- level (n = 50; 44%) elements, and two-thirds addressed five sub-categories: 1) Build workforce capacity; 2) Develop rural specific teams, committees and positions; 3) Identify, maintain, and scale up new and/or existing rural palliative care models; 4) Increase access to integrated, seamless rural palliative care; and 5) Identify gaps in rural service provision and service planning. CONCLUSIONS: While there is a wide spread of actions across macro- and meso- level WHO ICCCF elements, there is limited focus on micro- level elements, and a lack of complementary actions within documents across the three layers of care. Country-level policies are pivotal to setting the tone, while jurisdiction-level policies can further target the specific needs of rural communities within each area's unique constraints. Findings support a growing need to devise methodologies informing development and measurement of healthcare policy. Optimising rural palliative care policy demands cross-sector participation and the involvement of consumers, to co-design actions which accurately reflect the unique and nuanced rural environment and its citizens, and be capable of bridging disparities.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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'admission1
Résumé présentoui

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