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Enregistrement W7079312423

Méthode d'élaboration des directives anticipées en médecine générale : une revue systématique de littérature

2025· dissertation· fr· W7079312423 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2025
Typedissertation
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationContext (archaeology)AuthorizationHealth services
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Les directives anticipées (DA) permettent à toute personne majeure d'exprimer ses souhaits de soins pour le cas où elle ne serait plus en capacité de le faire. Bien que leur reconnaissance légale soit établie dans la plupart des pays développés, leur taux de rédaction demeure faible. En France, les médecins généralistes (MG) ont l'obligation d'informer leurs patients sur les DA. Toutefois, un écart persiste entre l'intention de rédiger ces documents et leur rédaction effective. Évaluer les méthodes d'élaboration des DA par les MG dans le monde permettrait d'identifier des leviers transférables au contexte français pour améliorer leur taux de rédaction. Méthode : Cette revue systématique de littérature (RSL), enregistrée sur PROSPERO (CRD420250636858), a interrogé les bases Embase (27/02/205), Medline (11/03/2025) et Cochrane Library (12/03/2025). Les critères d'inclusion étaient : études sur une population majeure, dans des pays dotés d'un cadre légal pour les DA, disponibles en français ou anglais, publiées après la date d'opposabilité des DA. Les critères d'exclusion étaient : absence d'implication du MG, cadre hospitalier exclusif, absence de cadre légal, pays au développement non comparable à celui de la France, ou population sélectionnée selon l'état de santé. La sélection a été réalisée par double lecture indépendante. Un tableau synthétise les résultats principaux. Résultats : Quatorze publications ont été incluses, issues de Belgique, États-Unis, Espagne, Allemagne, France, Suisse, Australie et Canada. Les méthodes identifiées incluent la consultation dédiée, l'intégration systématique des DA dans le parcours sanitaire, l'obligation d'information, l'usage de formulaires spécifiques et des politiques incitatives. Discussion : Les pays au taux élevé de rédaction (Allemagne, États-Unis, Suisse) appliquent des mesures absentes en France. Le faible nombre de publications incluses est la faiblesse majeure de cette RSL.

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)0,239
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,460
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2390,460
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,011
Bibliométrie0,0200,019
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,008

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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