Clinical needs of patients referred early to supportive and palliative care.
Notice bibliographique
Résumé
9065 Background: Palliative care is evolving from delivering care to patients at the end-of-life to those earlier in the disease trajectory. We evaluated the differences in clinical characteristics, symptoms burdens, and service utilization between traditional palliative care patients (late referrals, LR) and the new patients group who are in earlier in their course of disease (early referrals, ER). Methods: We reviewed consecutive cancer patients referred to the Supportive Care Clinic with follow up visit within 30 days between August 2008 and October 2010. Patients were divided into two groups: ER (defined as patients with expected survival ≥ 2 years or receiving treatment for curative intent) and LR (all others). We compared clinical characteristics, symptoms and service utilization between both groups using chi-square test and Wilcoxon rank sum test. Results: 58% (695/1208) patients had a 2nd visit within 30 days. Among them, 100 patients were classified as ER (14.4%) and 100/595 LR were randomly selected as the comparison group. ER patients were younger (median age 54 years vs 60 years, p=0.009), more likely to have head and neck cancer (67% vs 6%, p<0.001) and to have a shorter interval between cancer diagnosis and palliative care consultation (3.8 m vs 16.2 m, <0.001). ER patients were also more likely to be CAGE positive (15% vs 4%, p=.014), referred from radiation oncology (49% vs 3%, p<0.001), referred for treatment related side effects (70% vs 9%, p<0.001), and receiving active anti-cancer treatment at the time of consultation (74% vs 48%, p=0.0002). Baseline symptoms (Edmonton Symptom Assessment Scale) were similar between ER and LR except for insomnia (1.8 vs 2, p=0.004). LR patients experienced greater improvement in the symptom distress score (-5.5 vs -3, p=0.007). Overall median number of medical visits was 24 for ER vs 10.5 for LR (p<0.001); however, median visit per month was 4.3 for LR and 2.1 for ER (p<0.001). Conclusions: ER was associated with different patient characteristics; patients have similar distress but different needs and outcomes as compared to traditional LR patients.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».