Identification and characteristics of patients with palliative care needs in Brazilian primary care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Brazilian healthcare system offers universal coverage but lacks information about how patients with PC needs are serviced by its primary care program, Estratégia Saúde da Família (ESF). METHODS: Cross-sectional study in community settings. Patients in ESF program were screened using a Palliative Care Screening Tool (PCST). Included patients were assessed with Karnofsky Performance Scale (KPS), Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) and Palliative Care Outcome Scale (POS). RESULTS: Patients with PC needs are accessing the ESF program regardless of there being no specific PC support provided. From 238 patients identified, 73 (43 women, 30 men) were identified as having a need for PC, and the mean age was 77.18 (95 % Confidence Interval = ±2,78) years, with non-malignant neurologic conditions, such as dementia and cerebrovascular diseases, being the most common (53 % of all patients). Chronic conditions (2 or more years) were found in 70 % of these patients, with 71 % scoring 50 or less points in the KPS. Overall symptom intensity was low, with the exception of some cases with moderate and high score, and POS average score was 14.16 points (minimum = 4; maximum = 28). Most patients received medication and professional support through the primary care units, but limitations of services were identified, including lack of home visits and limited multi-professional approaches. CONCLUSION: Patients with PC needs were identified in ESF program. Basic health care support is provided but there is a lack of attention to some specific needs. PC policies and professional training should be implemented to improve this area.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle