Conditions facilitant les « bons soins » palliatifs aux soins intensifs selon la perspective infirmière
Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement de la population, la complexité et l’irréversibilité de certaines conditions conduisent aux décès de 20 % des patients admis dans les unités de soins intensifs (USI). Toutefois, au Québec, comme ailleurs en Amérique, peu d’entre eux bénéficient de soins palliatifs. Méthode : inspirée d’un modèle conceptuel considérant les soins infirmiers comme une pratique morale, cette étude phénoménologique s’est déroulée en quatre phases : entrevues de groupe (n=6), séances d’observation (n=6) suivie d’entrevues individuelles et activités de validation de groupe (n=5). Cette étude, publiée en deux parties, démontre d’abord qu’à travers plusieurs comportements de caring , les « bons soins » palliatifs à l’USI se manifestent par la considération des six dimensions de la personne, soit : physique, relationnelle, psychologique, morale sociale et spirituelle. Le présent article présente la seconde partie de cette étude et révèle que trois thèmes résument les conditions facilitant les « bons soins » palliatifs selon les infirmières de l’USI soit : le partage d’une vision commune appuyée par une formation adaptée à l’USI, un processus de décision informée et concertée dans un environnement organisationnel et physique propice aux soins palliatifs.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".