Referral Patterns of Nonmalignant Patients to an Irish Specialist Palliative Medicine Service
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our perception is that the proportion of referrals made to the specialist palliative medicine service (SPMS) in our institution for patients with a primary diagnosis of nonmalignant disease is high and that these patients are often referred late in their illness. We aimed to review the symptom burden and referral patterns of patients with a noncancer diagnosis to the SPMS in our centre. METHODS: All new non-malignant referrals to the SPMS in 2009 were included. Data were collected from patients' medical records and analyzed using Excel. RESULTS: Ninety-two referrals were identified: 60 (65%) female, 32 (35%) male. Mean age 76.5 years (21-92). Reasons for referral included: end-of-life care (n=55, 60%), symptom control (n=23, 25%), home care support (n=13, 14%) and psychological support (n=1, 1%). Mean time from admission to referral was 24.9 days (<1-165). Fifty-six (61%) patients were commenced on a syringe driver (CSCI), with a mean time spent on a CSCI of 2.8 days (< 1-17). Primary outcomes included: death (n=72, 78.5%), home discharge (n=9, 10%), discharge to another care institution (n=6, 6.5%), discharge from service (n=3, 3%) and hospice transfer (n=2, 2%). Mean time from referral to outcome was 4.6 days (<1-35). CONCLUSION: The proportion of noncancer patients referred to the SPMS is our institution is high. This study confirms that nonmalignant referrals are commonly sent to the SPMS when patients are actively dying or very imminently dying. Further education of colleagues is warranted in the role of the SPMS, particularly with regard to earlier referral.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».