MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2435324418 · doi:10.1177/082585970902500203

Referrals of Cancer versus Non-Cancer Patients to A Palliative Care Consult Team: Do They Differ?

2009· article· en· W2435324418 sur OpenAlexaff
Boris Cantin, Laura E. Rothuisen, Thierry Buclin, José Pereira, Claudia Mazzocato

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careReferralCancerRetrospective cohort studyInternal medicineMorphineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This retrospective study compared 100 consecutive non-cancer (NC) patients referred to a palliative care consult team (PCT) in a Swiss university hospital to 506 cancer (C) patients referred during the same period. The frequencies of reported symptoms were similar in both groups. The main reasons for referral in the NC group were symptom control, global evaluation, and assistance with discharge. Requests for symptom control predominated in the C group. Prior to the first visit, 50% of NC patients were on opioids, compared to 58% of C patients. After the first visit, the proportion of NC patients on opioids increased to 64% and the proportion of C patients to 73%. The median daily oral morphine equivalent dose for NC patients taking opioids prior to the first PCT visit was higher than that for C patients (60 mg versus 45 mg). At the time of death or discharge, the percentage of NC patients on opioids was 64%, while that of C patients was 76%. Moreover, NC patients were on significantly lower median doses of opioids than C patients (31 mg versus 60 mg). Over half the NC patients died during hospitalization, as compared to 33% of C patients. Only 6% of NC patients were discharged to palliative care units, as compared to 22% of C patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Palliative CareMême sujetPalliative Care and End-of-Life IssuesTravaux en français237 207