Anticipated care decisions in EHPAD and SLD: is the use of a formalized tool ( the NIM) possible?
Bibliographic record
Abstract
Objectif : juger de la possibilité d'utiliser un outil formalisé anticipant les décisions de soins chez des personnes âgées vivant en institution. (EHPAD et SLD)Méthode : étude descriptive et qualitative à partir de questionnaires à réponses fermées réalisée auprès de 50 soignants et de 33 résidents dans le Maine et Loire. L'acceptabilité de l'outil NIM (Niveau d'intervention médicale) conçu par le collège national des médecins du Québec en mai 2007 a été évaluée. Résultats : Seuls 22% des soignants et 39% des résidents jugent l'outil NIM acceptable car celui-ci semble trop compliqué à comprendre par les patients. Cependant, 84% des soignants le considèrent aidant pour la prise en charge et 88% le trouvent utile dans le dossier médical. 67% des résidents estiment important d'avoir discuté de façon anticipée des décisions de soins. Conclusion : Les enjeux éthiques soulevés par l'anticipation des décisions de soins et les difficultés liées à la transmission de l'information médicale semblent des obstacles à la possibilité d'utiliser l'outil NIM. Il est néanmoins maintenant recommandé de recueillir le plus souvent possible les souhaits des patients afin de limiter des situations médicales déraisonnables d'excès ou de défaut de soins, le choix de l'outil restant mineur. Une plus grande sensibilisation des médecins apparaît également nécessaire pour que ces thèmes puissent être davantage abordés et aboutir à une décision médicale partagée.
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 | 0.026 | 0.077 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".