Readiness for delivering early palliative care: A survey of primary care and specialised physicians
Notice bibliographique
Résumé
Background:Evidence supporting early palliative care is based on trials of specialised palliative care, but a more sustainable model might involve mainly primary providers.Aim:The aim of this study was to compare the characteristics of physicians providing primary and specialised palliative care, their attitudes towards early palliative care and their perception of having sufficient resources for its provision.Design:Survey distributed by mail and e-mail. Specialised providers were defined as both receiving palliative care referrals from other physicians and not providing palliative care only for their own patients.Setting/participants:A total of 531 physicians providing palliative care in Canada (71% participation) participated in the study.Results:Of the participants, 257 (48.4%) provided specialised and 274 (51.6%) primary care. Specialists were more likely to have palliative care training (71.8% vs 35.2%), work in urban areas (94.1% vs 75.6%), academic centres (47.8% vs 26.0%) and on teams (82.4% vs 16.8%), and to provide mainly cancer care (84.4% vs 65.1%) (all p p Conclusion:Despite strongly favouring the concept, both specialists and primary providers lack resources to deliver early palliative care; its provision may be facilitated by team-based care with appropriate support. Opinions differ regarding the value of renaming palliative care.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».