Quelle planification anticipée des soins pour les personnes malades d’Alzheimer ?
Bibliographic record
Abstract
La préoccupation pour le renforcement de la qualité de vie et de l’autonomie des personnes atteintes de démence de type Alzheimer est portée depuis plusieurs années en Belgique par la Fondation Roi Baudouin. Elle s’est concrétisée en 2013-2014 par le soutien de 12 projets-pilotes en Flandre, en Wallonie et à Bruxelles, contribuant à mettre en œuvre des démarches concrètes de planification anticipée des soins ( Advance Care Planning , ACP). Faisant partie de l’équipe de chercheuses chargée du suivi des projets, nous décrirons d’abord la diversité des approches possibles d’ACP en ramenant celles-ci à deux pôles idéal-typiques, l’un visant la production de documents contraignants portant sur les décisions médicales de fin de vie, l’autre concevant l’ACP comme un processus de dialogue avec la personne et ses proches à propos des valeurs et des préférences au jour le jour de la personne malade, sans être nécessairement formalisé. Nous situerons ensuite ces deux pôles dans la perspective des questions soulevées dans la littérature européenne, pour interroger la pertinence de différentes modalités d’ACP. Baliser ainsi le champ du débat est important à l’heure où le droit au consentement du patient, fût-il dément, cherche à se concrétiser dans ces dispositifs d’ACP.
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 | 0.012 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".