Benefits and Challenges in Use of a Standardized Symptom Assessment Instrument in Hospice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospices are now mandated to perform routine quality assessment under the final Medicare Hospice Conditions of Participation, creating an opportunity to explore standardized approaches to monitoring hospice quality. OBJECTIVE: We report hospice staff experiences using a standardized symptom assessment instrument, the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), in a pilot study designed to develop and test quality measures on symptom management. Use of the ESAS illustrates the benefits and challenges arising with standardized symptom assessment for quality monitoring in hospice. METHODS: We interviewed 24 individuals representing 8 hospices involved with the National Association for Home Care & Hospice Quality Assessment Collaborative, which pilot tested the ESAS as a source of standardized data for quality assessment. Transcripts were analyzed using the constant comparative method. RESULTS: Participants reported benefits and challenges with the ESAS. Benefits were that the ESAS was a brief and easy tool that identified areas of concern, engaged patients in symptom assessment, and monitored symptom changes over time. Additionally, the ESAS was viewed as a useful teaching tool for less experienced staff. Challenges included lack of clarity about inclusion rules and frequency of assessments; difficulty interpreting the numeric symptom rating scale, difficulty incorporating patient preferences with symptoms, and a sense that the use of standard assessment instruments was "unnatural." DISCUSSION: Recommendations to promote effective use of ESAS data for quality monitoring of hospice care include standardizing implementation procedures, adding patients' preferences to the ESAS form, and staff education to enhance comfort with the instrument before implementation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».