Outcomes of early palliative care referrals for patients with advanced lung cancer.
Notice bibliographique
Résumé
9625 Background: Despite previous studies showing benefits of early referral to palliative care in improving quality cancer care, late referral and under-utilization are major concerns. The aim of this study was to determine the impact of early palliative medicine specialist referral (EPC) on quality cancer care outcomes in advanced lung cancer pts at a comprehensive cancer center. Methods: In this prospective non-randomized controlled study, pts with advanced non-small cell lung cancer with oncologist estimated survival of ≤ 6 months were referred to EPC, N=51. A control group of similar characteristics were recruited from pts with regular follow-up at the thoracic oncology clinic [standard oncology care,UC], N=52. Descriptive statistics and Wilcoxon rank sum tests were used to describe change in FACT-lung, Edmonton Symptom Assessment Scale(ESAS)-symptom distress scores and Hospital Anxiety and Depression Scale(HADS) at follow-up visit. Results: The median age was 61yrs; 52% were female. There was no difference in age, gender, race (p>0.1) at baseline between the two groups, but the EPC pts had a higher symptom burden (EPC 30.5 vs. UC 11.0 p=.001). At follow-up EPC pts had significant improvement in symptoms scores. EPC pts also were more likely to have improved QOL and EOL discussions (Table). Conclusions: EPC was associated with improved symptom distress scores and improved health utilization outcomes, although baseline symptom distress scores were worse in EPC at time of referral. Change in the symptom scores at follow-up and quality-care outcomes in UC and EPC. UC EPC p Median change IQR Median change IQR ESAS symptom distress 5.0 (-2.0,16) -2.5 (-9.7, 6.7) .02 HADS depression 1.0 (0,5.0) -1.0 (-2.0, 3.0) .04 FACIT lung cancer subscale -3.0 (-5.0,1.0) 3.0 (-2.0,5.0) .002 FACT_L TOI -9.0 (-16.0,-1.3) -5.0 (-6.75,10.7) .006 HADS depression (caregiver) .5 (-1.0, 2.2) -1.0 (-4.0,1.0) .025 Quality Metrics ICU sdmissions 4/51 3/52 .68 Median ICU LOS 11 5.0 .21 ICU deaths 1/51 0/52 .38 Any chemotherapy within 14 days of death 3/51 (6%) 1/51 (1%) .3 Hospice referrals 5/51 (10%) 14/52 (27%) .02 Completion of advance directives 2/51 (4%) 9/52 (17%) .03 Discussion of advance care planning 2/51(4%) 34/51 (67%) .001
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».