The assessment of telemedicine to support outpatient palliative care in advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to examine telemedicine as a form of home and additional support for traditional outpatient care as a way to remotely monitor and manage the symptoms of patients with advanced cancer. METHOD: In total, 12 patients were monitored through monthly consultations with a multidisciplinary healthcare team and weekly web conferences. To evaluate and treat pain and other symptoms, the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) was applied during all remote or in-person interviews. RESULTS: During monitoring, the team contacted the patients on 305 occasions: there were 89 consultations at the hospital, 19 in-person assistances to the family (without the patient), 77 web conferences, 38 telephone calls, 80 emails, and 2 home visits. The mean monitoring time until death was 195 ± 175.1 days. Eight patients who completed the ESAS in all interviews had lower mean distress symptom scores according to web conferences than in person. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Telemedicine allowed greater access to the healthcare system, reduced the need to employ emergency services, improved assessment/control of symptoms, and provided greater orientation and confidence in the care given by family members through early and proactive interventions. Web conferencing proved to be a good adjuvant to home monitoring of symptoms, complementing in-person assistance.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».