Reengineering Dialysis: The Role of Palliative Medicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: End-stage renal disease is a life-limiting illness associated with significant morbidity. Half of all individuals with end-stage renal disease are unable to participate in decision making at the end of life, which makes advance care planning critical in this population. OBJECTIVE: We sought to determine the feasibility of embedding palliative medicine consultations in the hemodialysis unit during treatment runs and the impact of this intervention on advance care planning and symptom management. DESIGN: Single-center, prospective cohort study. SETTING/SUBJECTS: Adults receiving in-center hemodialysis at a single outpatient unit were eligible. All consultations occurred during the patients' hemodialysis runs between January 1 and June 30, 2012. MEASUREMENT: Medical records were reviewed for documentation of advance directives, resuscitation status, and goals of care discussions before and after palliative medicine intervention. Symptom surveys with the Modified Edmonton Symptom Assessment Scale (validated for end-stage renal disease) were performed preintervention and postintervention. RESULTS: Ninety-two patients were eligible; 91 underwent palliative medicine consultation. Symptoms were well controlled at baseline prior to any intervention. After palliative medicine consultation, the prevalence of unknown code status decreased from 23% to 1% and goals of care documentation improved from 3% to 59%. CONCLUSION: Palliative medicine consultation during in-center outpatient hemodialysis was well received by patients and clinical staff. Patients' symptoms were well managed at baseline by the primary nephrology team. The frequency of goals of care documentation and clarification of code status improved significantly. Embedded palliative medicine specialists on the dialysis care team may be effective in improving multidisciplinary patient-centered care for patients with end-stage renal disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».