Exploring the Challenges of Implementing the Edmonton Symptom Assessment Scale in a Specialist Palliative Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many symptom assessment tools have been developed to aid evaluation of patient’s symptoms. The Edmonton Symptom Assessment Scale is one such tool. The ESAS was introduced on the inpatient unit in Milford Hospice (a 30 bedded tertiary palliative care unit) in December 2007. However, a 3-month chart review revealed a low completion rate (20%) of the ESAS. Aim: The aim of this study was to assess the reasons for the low completion rate of the ESAS in the unit. Methods: A mixed methods approach using both questionnaire and focus group was undertaken. The population sampled was the nursing staff who were responsible for ensuring the completion of the ESAS in the unit on a daily basis. Results: The main reason for the low completion rate of the ESAS was that nursing staff perceived that it was too burdensome for sick patients to complete (76%). Also, nursing staff felt that the tool was not clinically helpful and that it was too time consuming for patients to regularly complete. Other important issues relating to the introduction process for symptom assessment tools are also identified. Conclusions: The results of this study are consistent with findings in the literature relating to other symptom assessment tools. Implementing such tools may be burdensome for patients with a poor functional status in an advanced cancer setting. Areas of focus for further research include shorter symptom assessment tools which are more reflective of a patients twenty four hour symptom profile, and also proxy rated assessment tools.
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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 | 0,046 | 0,100 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».