The ALS Patient Care Database: Insights into End-of-Life Care in ALS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study clinical practices and patient outcomes near the end of life in amyotrophic lateral sclerosis (ALS). BACKGROUND: Patients, families, and healthcare providers face several dilemmas in selecting and delivering care near the end of life in ALS. Published data on clinical practices and their benefits during end-of-life care for ALS patients consist of anecdotal reports based on small case series or individual case reports. METHODS: Data were obtained from 1014 American and Canadian patients with ALS who died while participating in a large observational registry (the ALS Patient Care Database) during the past four years. Following death, a caregiver or family member provided data for each patient using a standard questionnaire. Data were principally generated through American and Canadian ALS multidisciplinary centers of excellence. RESULTS: Most patients died peacefully (90.7%) and 62.4% died in a hospice-supported environment. Advance directives were in place for 88.9% of patients and were followed in 96.8%. Among the 67 patients who exhibited distress in the dying process, symptoms included breathing difficulties (82.1%), fear/anxiety (55.2%), pain (23.9%), insomnia (14.9%), and choking (14.93%). Oxygen was given to 52.6% of patients, and pain medications were given to 74%. CONCLUSION: These data suggest that palliative care at the end of life was relatively well managed for most patients with ALS who participated in this study; nevertheless, several opportunities for improvement were identified.
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 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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».