Respite Model of Palliative Care for Advanced Cancer in India: Development and Evaluation of Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Palliative care need is highest among low and middle-income countries and a significant gap exists between palliative care need and provision in India. Patients with life limiting illnesses such as cancer are discharged home prematurely with poorly controlled physical symptoms, unresolved psychological and social issues, and unprepared caregiver and with no plans for continuity of care. Respite model of palliative care is a step down from acute setting, where patients are admitted briefly to a respite home for symptom control, and management of psychosocial issues,caregiver empowerment, liaison and networking with local family physician and local palliative care network and planned discharge home. The effectiveness of the project will be measured using four parameters (a) improvement in symptoms using Edmonton symptom assessment scale (ESAS) (b) quality of life using EORTC QLQ-PAL15C (c) family satisfaction using selected items of FAMCARE questionnaire and d. care giver empowerment using a semi structured questionnaire. This project is expected to benefit around 1500 adult palliative care patients and 150 pediatric palliative care patients. The research article highlights needs assessment, concept, project development, research design and proposed impact of the project.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».