Integrating Palliative Care Into the Outpatient, Private Practice Oncology Setting
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Quality care for patients with cancer is a national priority-for those with noncurable cancer, the stakes are even higher. Strategies to promote integration of palliative care into oncology practice may enhance quality. We have developed a model in which palliative care services are integrated into the private, office-based oncology practice setting. We have evaluated the feasibility and assessed outcomes for both the oncologists and the patients they serve. To our knowledge, an embedded clinic in an outpatient, private practice oncology clinic has not been described previously. OBJECTIVE: The primary outcomes assessed were 1) quality care outcomes through assessment of symptom burden and relief achieved through palliative care consultation, 2) provider satisfaction, 3) volume determined by number of palliative care consultations over time, and 4) time saved for the oncologist as a surrogate for the bottom line of the cancer practice. METHODS: Measurement of: symptom burden and relief with the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), physician acceptance of palliative care services through a provider satisfaction survey and volume of referrals, and billing data to determine potential oncologists' time saved. RESULTS: Palliative care consultation was associated with a reduction in symptom burden by 21%, evidenced by decrease in average total ESAS score from 49.3 to 39. Median provider satisfaction scores rating components of palliative care ranged from 8.5 to 9/10, with an overall provider satisfaction of 9/10. Over the study period, the "embedded" oncology group consultation requests increased 87% (67-120), with each individual oncology provider nearly doubled. The total time saved for the oncology practice in Year 2 was just over four weeks (9720 minutes; 162 hours). CONCLUSION: An embedded palliative care clinic integrated into an office-based oncology practice is feasible and may improve the quality of care. Formal study of this service delivery model is warranted.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».