Do High Symptom Scores Trigger Clinical Actions? An Audit After Implementing Electronic Symptom Screening
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Standardized, electronic, symptom assessment is purported to help identify symptom needs. However, little research examines clinical processes related to symptom management, such as whether patients with worsening symptoms receive clinical actions more often. This study examined whether patient visits with higher symptom scores are associated with higher rates of symptom documentation in the chart and symptom-specific actions being taken. METHODS: Retrospective chart reviews on cancer patient visits at a regional cancer center. An electronic Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), a validated tool to measure symptoms, was implemented center-wide to standardize symptom screening at every patient visit. The independent variable was ESAS scores for pain and shortness of breath, categorized by severity: 0 (none), 1-3, 4-6, 7-10 (severe). Outcomes included symptom documentation in the chart on the visit date and symptom-related action(s) taken within 1 week. RESULTS: Nine hundred twelve visits were identified. Pain and shortness of breath were documented in 51.8% and 29.7% of charts, and a related-action occurred in 16.9% and 3.9% of charts, respectively. As ESAS severity score category increased from none to severe, the proportion of visits with pain documented increased significantly (36.9%, 49.2%, 55.2%, and 71.4%; P < .001). Likewise, as ESAS score severity increased, the proportion of visits with a pain-related action increased significantly (4.2%, 10.6%, 21.3%, and 37.0%; P < .001). Trends were similar for shortness of breath. CONCLUSION: Results show a positive association between higher symptom scores and higher rates of documentation and clinical actions taken. However, symptom-related actions were documented in a minority of visits in which symptoms were noted as severe.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle