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Record W2167092181 · doi:10.3917/inka.132.0143

L'isolement en soins palliatifs

2013· article· fr· W2167092181 on OpenAlexaboutno aff
Hélène Gaitzsch, Gilbert B. Zulian

Bibliographic record

VenueRevue internationale de soins palliatifs · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophySolitudeArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La solitude en fin de vie est un sujet peu étudié. Avec cette étude, l’objectif est de déterminer si des patients en soins palliatifs souffrent de solitude, d’en définir la prévalence et s’il existe par exemple une association entre isolement, solitude et état anxio-dépressif. Les outils utilisés sont les échelles de solitude de l’Université de Laval (ESUL) et d’anxiété et de dépression de Hamilton (HADS). Nous avons pu interroger dix sujets d’une moyenne d’âge de 66,9 ans. La moyenne du score de l’ESUL, dont l’étendue va de 20 à 80, est de 31 pour les patients en soins palliatifs et de 31,5 pour la population âgée de référence. Il n’existe pas de différence significative entre ces deux populations en comparant leur moyenne et écart-type. C’est la borne supérieure de l’intervalle de confiance de la moyenne de la population de référence, soit 33, qui a été retenue comme valeur seuil afin de déterminer si les sujets sont seuls. Nous avons observé trois valeurs au-dessus de 33 pour une prévalence de solitude de 30%. Les prévalences de l’anxiété et de la dépression dans notre collectif sont de 40%. La recherche d’une corrélation entre l’ESUL et l’échelle d’Hamilton s’est avérée négative. Toutefois, il existe une tendance nette à ce que les deux sujets qui sont à la fois anxieux et dépressifs présentent les scores maximums de solitude, respectivement 46 et 49 à l’ESUL.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.066
GPT teacher head0.402
Teacher spread0.336 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2013
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