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Enregistrement W2078861358 · doi:10.1136/bmjspcare-2012-000196.85

The use of the edmonton symptom assessment scale to measure symptoms at the end of life

2012· article· en· W2078861358 sur OpenAlexaboutno aff
Colette Reid, Jane Gibbins, Melanie Burcombe, Sophia Bloor, Rachel McCoubrie, Karen Forbes

Notice bibliographique

RevueBMJ Supportive & Palliative Care · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNauseaEnd-of-life carePatient assessmentPhysical therapyPalliative careEmergency medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims There is currently no tool available to capture symptom control in the dying. The Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) has been validated for patient and care giver-rated scoring of patients' symptoms, enabling recording to continue as patients deteriorate. However, it has not been used specifically to measure symptoms in the last days of life. The aim was to assess the utility of ESAS in scoring symptoms in the dying patient as measured by completion rates in a ‘before and after’ study investigating the impact of an end-of-life (EOL) care tool. Methods 70 patients were recruited; 40 before and 30 following the introduction of the EOL tool. Nursing staff were asked to complete 12-hourly ESAS scores from the time the ‘diagnosis of dying’ was made until death. Results 54% of the ESAS forms were completed but some were not fully scored. 77% of patients recruited had an ESAS form completed in the last 24 h of life. The number of patients with a score for each of the individual symptoms within ESAS varied in both groups. Core EOL symptoms (pain, shortness of breath, nausea, chest secretions and agitation) were scored more frequently when the EOL tool was in place. The frequency of completion of these core symptoms ranged from 75–97% for patients receiving care directed by the EOL tool versus 28–58% for patients receiving usual care. Conclusion The proportion of missing data suggests 12 hourly symptom scoring was onerous for ward staff. The improved completion rate for core EOL symptoms suggests either that the introduction of the tool improved the nurses' ability or confidence to measure symptoms, or that scoring improved because the task was ‘learnt’ during the study. A shortened ESAS containing only core EOL symptoms might have better utility as an outcome measure for the last days of life.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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