Use of Palliative Performance Scale in End-of-Life Prognostication
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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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».