NU-18NEWLY DIAGNOSED HIGH GRADE GLIOMA AND DIPG: COLLABORATIVE EFFORTS OF PEDIATRIC NEURO-ONCOLOGY AND PALLIATIVE CARE
Notice bibliographique
Résumé
Although the idea of offering palliative care services early in the illness trajectory is not new, it can be a difficult introduction when caring for children with a cancer diagnosis. The time of a neuro-oncology diagnosis is often complex with acute onset of symptoms and hospitalization often including intensive care, with a high risk for post-operative or treatment complications. The risk of morbidity and mortality is high and symptom management can be complex making the early introduction of a palliative care team more accepted. Diagnosis of high grade glioma and DIPG are associated with poor outcomes and low overall survival. Between January 2013 and Dec 2015, 75 children under age 17 were diagnosed with brain or spinal cord tumors in our program with 4 high grade glioma and 8 DIPG diagnosis. In 11 of 12 cases, Neuro-oncology Nursing and Palliative care worked collaboratively to care for patients in the outpatient setting beginning within the initial outpatient visits. Utilizing a collaborative approach to care, patients and families had access to support and symptom management throughout their disease trajectory. The proportion of care provided by each subspecialty varied based on patient and family needs. In addition the transfer and support of care in the home community was well facilitated with the combined care model.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».