Frecuencia y pesquisa de síntomas en pacientes crónicos en fases avanzadas en un hospital clínico: ¿Existe concordancia entre pacientes y médicos?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physicians tend to over or underestimate symptoms reported by patients. Therefore standardized symptom scoring systems have been proposed to overcome this drawback. AIM: To estimate the prevalence and the diagnostic accuracy of physical and psychological symptoms and delirium in patients admitted to an internal medicine service at a university hospital. MATERIAL AND METHODS: We studied 58 patients, 45 with metastasic cancer and 13 with other advanced chronic diseases. The following scales were used: the Confusion Assessment Method for the diagnosis of delirium; the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) for pain and other physical symptoms; the Hospital Anxiety and Depression Scale to assess anxiety and depression. The ESAS was simultaneously applied to patients without delirium and their doctors to assess the level of diagnostic concordance. RESULTS: Twenty two percent of patients had delirium. Among the 45 patients without delirium, 11 (25%) had at least eight symptoms and 39 (88.6%) had four symptoms. The prevalence of symptoms was very high, ranging from 22 to 78%. Pain, restlessness, anorexia and sleep disorders were the most common. The concordance between symptoms reported by patients and those recorded by doctor was very low, with a Kappa index between 0.001 and 0.334. CONCLUSIONS: In our sample of chronic patients, there is a very high frequency of psychological and physical symptoms that are insufficiently recorded by the medical team.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».