Quality of life of community-based palliative care clients and their caregivers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to investigate health-related quality of life of palliative care (PC) clients and their caregivers, at baseline and follow-up, following a referral to a community PC service. METHOD: Quality of life of clients and their caregivers was respectively measured using the McGill Quality of Life instrument (MQoL) and the Caregiver Quality of Life Cancer Index (CQoLC) instruments. Participants were recruited from June 8 to October 27, 2006. This study was undertaken in one zone of an Area Health Service in New South Wales, which has a diverse socioeconomic population. The zone covers an area of 6237 km2 and is divided into five sectors, each with a PC service, all of which participated in this study. RESULTS: Data were obtained from 49 clients and 43 caregivers at baseline, and 22 clients and 12 caregivers at 8 week follow-up. Twenty-one participants died and six moved out of the area during the study. At baseline, clients reported a low mean score for physical symptoms (3.3 ± 1.9) and a high score for support (8.7 ± 1.0). Caregivers scored a total CQoLC of 63.9 ± 21.4 and clients had a total QOL of 6.1 ± 1.3. At follow up, matched data for 22 clients and 13 caregivers demonstrated no statistical differences in quality of life. SIGNIFICANCE OF RESULTS: This study has provided evidence that health-related quality of life questionnaires show lower scores for physical health and higher scores for support, which can directly inform specific interventions targeted at the physical and support domains.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».