Intégrer l’écriture réflexive et l’art-thérapie à sa pratique de soins palliatifs
Bibliographic record
Abstract
La spécialité des soins palliatifs se concentre bien souvent sur la prise en charge des besoins complexes des patients souffrant d’une maladie incurable et des préoccupations émotionnelles et psychosociales de leur famille. Les professionnels de la santé qui travaillent avec des patients atteints d’une maladie à un stade avancé sont parfois anxieux et frustrés lorsqu’ils rentrent chez eux après s’être occupés de patients mourants. Quelquefois, lorsque les infirmières souffrent, elles ne peuvent plus assurer les soins psychosociaux qui contribuent à la satisfaction des patients et de leur famille (Pendry, 2007; Freeman, 2013). L’exposition permanente à des situations aussi difficiles et l’accumulation de sentiments et de comportements qui ne sont pas pris en compte peuvent conduire à des difficultés physiques et psychologiques (Pereira et al., 2011). C’est pourquoi les infirmières se doivent de préserver au mieux leur santé. Pour inciter les infirmières à promouvoir la santé émotionnelle, nous avons intégré l’outil CARES (Comfort, Airway management, Restlessness and delirium, Emotional and spiritual support, Self-care [confort, prise en charge des voies respiratoires, agitation et délire, soutien affectif et spirituel et autosoins]) de Freeman (2013) à l’ensemble des mesures de confort définies par notre organisme pour les patients mourants (pronostic < 72 heures) (Stilos, Wynntchuk et al., 2016).
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".