Utilisation des formulaires de niveaux d’interventions médicales (NIM) en fin de vie chez les patients qui décèdent en milieu hospitalier au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire porte sur l’utilisation des niveaux d’interventions médicales (NIM) en centre hospitalier (CH) au Québec. Les NIM sont des formulaires organisés sous forme d’échelle, qui ont été développés afin de faciliter la prise de décision en lien avec la réanimation, les traitements de maintien en vie et de prolongation de la vie, et les soins à offrir. L’objectif de ce mémoire est d’offrir un portrait de l’utilisation actuelle des NIM au Québec en CH afin d’émettre des recommandations pour les professionnels de la santé, les institutions et les décideurs politiques. Dans un premier temps, un article de recension des écrits est présenté afin de situer les concepts associés aux NIM avec les problèmes actuellement vécus, par exemple le grand nombre de patients qui décèdent en CH, les problèmes de communication entre les professionnels de la santé, les patients et leur famille, les difficultés liées à la prise de décision en fin de vie et les délais liés aux ordonnances de non-réanimation. Dans un deuxième temps, le second article présente les résultats de recherche. Afin d’établir le portrait de l’utilisation des NIM en CH, un audit de 299 dossiers de patients adultes, décédés dans trois CH a été entrepris. Le cadre éthique d’analyse des résultats est l’approche par principes. Bien que l’utilisation des NIM peut différer sur certains aspects selon l’hôpital, les NIM sont un système efficace pour promouvoir le respect de l’autonomie des patients, la bienfaisance et le caring, mais ceux-ci ne protègent pas contre les problèmes d’iniquité dans l’accès aux soins palliatifs. Afin de faciliter et promouvoir leur utilisation, il est recommandé de standardiser les échelles de NIM à travers la province et les institutions et d’émettre des lignes directrices d’utilisation claires. Également, une plus grande formation pour les professionnels de la santé et l’inclusion d’un membre de l’équipe interdisciplinaire permettraient aux professionnels d’être mieux outillés pour les discussions difficiles et pour la prise de décision, et encourageraient la pratique interdisciplinaire.
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 | 0.007 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 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".