Quality of end‐of‐life care for non‐cancer patients in a non‐acute hospital
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: Few surveys have been carried out documenting the quality of life for non-cancer patients in general district hospitals reaching the final trajectory towards death. We carried out a survey of 80 patients facing the final stages of their chronic illness as well as their carers and hospital staff. BACKGROUND: With increasing life expectancy, a large majority of patients are older, where palliative care principles for patients with cancer are equally applicable. Few surveys have been carried out documenting the quality of life for non-cancer patients in general district hospitals reaching the final trajectory towards death in terms of patients' and carers' perspective, compared with the more extensive literature for patients with cancer. DESIGN: Survey. METHODS: Assessment tools include symptom check list, geriatric depression scale, Chinese Death Anxiety Inventory and the McGill Quality of Life Questionnaire for patients; SF-12 and the Chinese cost of care index for informal carers; and the Chinese Maslach Bumout and Death Anxiety Inventories for hospital staff. RESULTS: Lower-limb weakness (92·5%), fatigue (86·2%), oedema (85%), dysphagia (58·2%) and pain (48·8%) were the most common symptoms in this group of patients. The mean Chinese Caregiver Stress Index score was 45·93 (SD 6·45) (maximum score = 80). For staff, the mean SF-12 physical component score was lower than the Hong Kong population average. CONCLUSION: The findings suggest that there is room for improvement in the quality of end-of-life care. Relevance to clinical practice. Patients in the final stages of many chronic illnesses have high prevalence of symptoms comparable to those of patients with cancer. Raising awareness and improving training for all health care professionals, formulating guidelines and care pathways and incorporating quality of care as key performance indicators are measures to improve the quality of end-of-life care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».