Symptoms in palliative care inpatient and ımpact of palliative care unit on symptom control
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to determine the symptoms observed during admission to palliative care in patients that would be provided palliative support, to measure their intensity, and to evaluate the effect of palliative care on patient symptoms by recording changes during the first week after admission to hospital. METHODS: The sample of the study was determined as 108 according to the population mean significance test conducted by using preliminary application data. Patients who were able to complete the Edmonton Symptom Assessment Scale during admission to hospital, on the 3(rd) and 7(th) days of hospitalization were included into the evaluation. The Introductory Characteristics Questionnaire, Edmonton Symptom Assessment Scale and Palliative Performance Scale were used for the collection of the data. RESULTS: While 50% of the patients defined pain intensity as 5 and over during admission, this rate was determined to be 6.5% on the 7(th) day. Mean values of the symptoms of pain, insomnia, loss of appetite, and status of well-being decreased significantly on the 3(rd) and 7(th) days after admission compared to the time of admission to the hospital. Besides, no statistically significant difference was found among the symptoms of nausea, anxiety, shortness of breath, and constipation. CONCLUSION: In this study, it was determined that the intensity of symptoms deteriorating the life quality of cancer patients such as pain, fatigue, insomnia, loss of appetite, and status of well-being improved rapidly with palliative care support.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».