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Enregistrement W2559797182 · doi:10.1097/spc.0000000000000250

Measuring quality of life in advanced heart failure

2016· review· en· W2559797182 sur OpenAlexaff
Jane MacIver, Kirsten Wentlandt, Heather J. Ross

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Supportive and Palliative Care · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoJaneway Children's Health and Rehabilitation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careHeart failureQuality of life (healthcare)Psychological interventionIntensive care medicineDistressMEDLINENursingInternal medicineClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Patients with Stage D heart failure can benefit from palliative care consultation to help them manage unpleasant symptoms and improve quality of life. Although guidelines describe how to manage symptoms, very little direction is provided on how to evaluate the effectiveness of those interventions. RECENT FINDINGS: Numerous studies have used the measurement of symptoms, emotional distress, functional capacity and quality of life to evaluate the effectiveness of interventions in heart failure. There is limited evidence on the use of these instruments in heart failure palliative care. Four studies were identified that evaluate the effectiveness of palliative care consultation for patients with advanced heart failure. All four studies measured symptom severity, emotional distress, and quality of life. The application of appropriate instruments is discussed. Suggestions for scores that should trigger palliative care consultation are identified. SUMMARY: The routine administration of standardized instruments to measure symptom severity and quality of life may improve the assessment and management of patients with Stage D heart failure. Ongoing discussion and research is needed to determine if these instruments are the best tools to use with heart failure palliative care 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,256
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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