MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4313388162 · doi:10.5114/mp.2022.123776

Directions of development of palliative care based on the literature

2022· article· en· W4313388162 on OpenAlexaboutno aff
Anna Zasowska‐Nowak

Bibliographic record

VenueMedycyna Paliatywna · 2022
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Social Development in Ukraine
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPalliative carePalliative treatmentMedicineNursingInternal medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Rosnące zapotrzebowanie na opiekę paliatywną oraz wyrównanie różnic w dostępie do tej formy opieki stanowią najbardziej istotne wyzwania dla współczesnego świata.Pomimo znacznego postępu jaki dokonał się w ostatnich latach w dostępie do opieki paliatywnej oraz uznania prawa człowieka do łagodzenia cierpienia za jedno z podstawowych jego praw, w wielu regionach geograficznych dostęp do leków opioidowych oraz leczenie bólu nadal są niewystarczające.W najbliższym czasie opieka paliatywna musi być przygotowana na kolejne wyzwania związane ze wzrostem liczby chorych oraz koniecznością zapewnienia im zindywidualizowanej opieki dostosowanej nie tylko do stadium choroby i zgłaszanych objawów somatycznych, ale i zależnej od uwarunkowań społecznych, kulturowych i religijnych.Do osiągniecia powyższych celów niezbędna jest poprawa dostępu do edukacji, jak również odpowiedni wzrost gospodarczy poszczególnych krajów, pozwalający na optymalne wykorzystanie istniejących zasobów ludzkich i infrastruktury.Poprawa jakości opieki paliatywnej nad chorymi na nowotwory poprzez jej integrację z opieką onkologiczną jest niewątpliwie kolejnym działaniem ukierunkowanym na potrzeby tej grupy pacjentów w celu poprawy jakości życia.Szczególnie istotna jest również zmiana definicji opieki paliatywnej oraz dostosowanie jej do zmieniających się potrzeb współczesnego świata. Słowa kluczowe: leczenie bólu,

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)0.035
metaresearch head score (Gemma)0.059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.041
Threshold uncertainty score0.184

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0350.059
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0090.004
Science and technology studies0.0050.005
Scholarly communication0.0150.020
Open science0.0040.011
Research integrity0.0070.012
Insufficient payload (model declined to judge)0.0410.036

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 head0.037
GPT teacher head0.335
Teacher spread0.298 · 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 designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

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

Citations5
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueMedycyna PaliatywnaSame topicEducation and Social Development in UkraineFrench-language works237,207