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Enregistrement W7143711674 · doi:10.20569/00005850

在宅で看取りの実現に至った家族の思い ―意思決定の背景に焦点をあてて―

2021· article· ja· W7143711674 sur OpenAlexaboutno aff
Naoko Kita, Yoriko Nakamura

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2021
Typearticle
Langueja
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterviewQuarter (Canadian coin)Family memberImmediate familyFamily lifePatient care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To ascertain the thoughts of families that chose and realized end-of-life care at home based on events that occurred to the families until the realization of such care and thoughts related to such events. Methods: We conducted semi-structured interviews of family members (primary caregivers) who had played a central role in end-of-life care at home after the cessation of home care for the patient and lost the patient one year before the interview. We then analyzed the data qualitatively and inductively. Results: On interviewing eight family members involved in seven cases, one core category and five other categories were identified. The thoughts of the families that realized end-of-life care at home represented a culmination reflecting family members' thoughts with regard to the end-of-life care, the time that the family had spent together with the patient, the history built together, and the bond between the patient and family members. Thus, the core category was “end-of-life care was possible because the family worked together.” Conclusion: The results suggest that the participants decided to select the patient's home as the place for end-oflife care because they believed that it was the appropriate place for the patient to receive medical care while helping him/her live his/her life as he/she wishes and for the family members to spend time together with the patient until the patient's final moments.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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