The Richmond Agitation-Sedation Scale modified for palliative care inpatients (RASS-PAL): a pilot study exploring validity and feasibility in clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Richmond Agitation-Sedation Scale (RASS), which assesses level of sedation and agitation, is a simple observational instrument which was developed and validated for the intensive care setting. Although used and recommended in palliative care settings, further validation is required in this patient population. The aim of this study was to explore the validity and feasibility of a version of the RASS modified for palliative care populations (RASS-PAL). METHODS: A prospective study, using a mixed methods approach, was conducted. Thirteen health care professionals (physicians and nurses) working in an acute palliative care unit assessed ten consecutive patients with an agitated delirium or receiving palliative sedation. Patients were assessed at five designated time points using the RASS-PAL. Health care professionals completed a short survey and data from semi-structured interviews was analyzed using thematic analysis. RESULTS: The inter-rater intraclass correlation coefficient range of the RASS-PAL was 0.84 to 0.98 for the five time points. Professionals agreed that the tool was useful for assessing sedation and was easy to use. Its role in monitoring delirium however was deemed problematic. Professionals felt that it may assist interprofessional communication. The need for formal education on why and how to use the instrument was highlighted. CONCLUSION: This study provides preliminary validity evidence for the use of the RASS-PAL by physicians and nurses working in a palliative care unit, specifically for assessing sedation and agitation levels in the management of palliative sedation. Further validity evidence should be sought, particularly in the context of assessing delirium.
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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 | 0,022 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».