Méthode d'élaboration des directives anticipées en médecine générale : une revue systématique de littérature
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Les directives anticipées (DA) permettent à toute personne majeure d'exprimer ses souhaits de soins pour le cas où elle ne serait plus en capacité de le faire. Bien que leur reconnaissance légale soit établie dans la plupart des pays développés, leur taux de rédaction demeure faible. En France, les médecins généralistes (MG) ont l'obligation d'informer leurs patients sur les DA. Toutefois, un écart persiste entre l'intention de rédiger ces documents et leur rédaction effective. Évaluer les méthodes d'élaboration des DA par les MG dans le monde permettrait d'identifier des leviers transférables au contexte français pour améliorer leur taux de rédaction. Méthode : Cette revue systématique de littérature (RSL), enregistrée sur PROSPERO (CRD420250636858), a interrogé les bases Embase (27/02/205), Medline (11/03/2025) et Cochrane Library (12/03/2025). Les critères d'inclusion étaient : études sur une population majeure, dans des pays dotés d'un cadre légal pour les DA, disponibles en français ou anglais, publiées après la date d'opposabilité des DA. Les critères d'exclusion étaient : absence d'implication du MG, cadre hospitalier exclusif, absence de cadre légal, pays au développement non comparable à celui de la France, ou population sélectionnée selon l'état de santé. La sélection a été réalisée par double lecture indépendante. Un tableau synthétise les résultats principaux. Résultats : Quatorze publications ont été incluses, issues de Belgique, États-Unis, Espagne, Allemagne, France, Suisse, Australie et Canada. Les méthodes identifiées incluent la consultation dédiée, l'intégration systématique des DA dans le parcours sanitaire, l'obligation d'information, l'usage de formulaires spécifiques et des politiques incitatives. Discussion : Les pays au taux élevé de rédaction (Allemagne, États-Unis, Suisse) appliquent des mesures absentes en France. Le faible nombre de publications incluses est la faiblesse majeure de cette RSL.
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 | 0.239 | 0.460 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.011 |
| Bibliometrics | 0.020 | 0.019 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.007 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.008 |
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".