Researching a Best-Practice End-of-Life Care Model for Canada
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ De nos jours, la majorité des 220 000 Canadiens qui meurent chaque année, principalement de vieillesse ou des suites de problèmes de santé dégénératifs, n'ont pas accès à des centres de soins palliatifs ou spécialisés en fin de vie. Les programmes de soins palliatifs et d'hospices sont inégalement répartis au Canada, la plupart n'ont qu'une faible capacité de services, et ces services varient considérablement d'un programme à l'autre. Les services de fin de vie sont « les services qui permettent aux familles et aux amis d'aider une personne en phase terminale à vivre ses dernières semaines, ainsi que des services de soutien aux personnes en deuil. » Bien que des services de santé et des services sociaux soient disponibles, la plupart des Canadiens en phase terminale n'ont pas facilement accès à un ensemble complet de services qui pourraient les aider à traverser cette période difficile. La plupart risquent donc d'être soumis en fin de vie à des soins non coordonnés et potentiellement inadéquats. Les personnes en phase terminale sont les plus vulnérables de toutes. Le passage de la vie à la mort est souvent difficile en raison des défis émotionnels et physiques que cela engendre. Bien que le soutien des parents et des amis soit irremplaçable, les soins de fin de vie constituent une obligation publique importante. Un projet de recherche de synthèse a été mené dans le but de déterminer un modèle des meilleures pratiques de prestation de soins de fin de vie qui favoriserait la coordination et l'intégration de ces soins au Canada. Par le truchement de visites, d'analyses documentaires, de sondages sur le web, et d'une analyse des données sur les soins à domicile, quatre éléments essentiels d'un modèle intégrant les meilleures pratiques en matière de soins en fin de vie au Canada ont été dégagés: 1) universalité, 2) coordination des soins, 3) accès assuré à un vaste éventail de soins de vie de base et spécialisés, et 4) assurance de services de fin de vie peu importe où les soins sont prodigués. Le présent modèle est proposé comme guide pour l'établissement de soins intégrés de fin de vie au Canada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".