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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,241 | 0,424 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».