Use of Palliative Performance Scale in End-of-Life Prognostication
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current literature suggests clinicians are not accurate in prognostication when estimating survival times of palliative care patients. There are reported studies in which the Palliative Performance Scale (PPS) is used as a prognostic tool to predict survival of these patients. Yet, their findings are different in terms of the presence of distinct PPS survival profiles and significant covariates. OBJECTIVE: This study investigates the use of PPS as a prognostication tool for estimating survival times of patients with life-limiting illness in a palliative care unit. These findings are compared to those from earlier studies in terms of PPS survival profiles and covariates. METHODS: This is a retrospective cohort study in which the admission PPS scores of 733 palliative care patients admitted between March 3, 2000 and August 9, 2002 were examined for survival patterns. Other predictors for survival included were age, gender, and diagnosis. RESULTS: Study findings revealed that admission PPS score was a strong predictor of survival in patients already identified as palliative, along with gender and age, but diagnosis was not significantly related to survival. We also found that scores of PPS 10% through PPS 50% led to distinct survival curves, and male patients had consistently lower survival rates than females regardless of PPS score. CONCLUSION: Our findings differ somewhat from earlier studies that suggested the presence of three distinct PPS survival profiles or bands, with diagnosis and noncancer as significant covariates. Such differences are likely attributed to the size and characteristics of the patient populations involved and further analysis with larger patient samples may help clarify PPS use in prognosis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle