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Enregistrement W2564348684 · doi:10.1182/blood.v116.21.3798.3798

ESAS (Edmonton Symptom Assessment System) as An Effective Outpatient Serial-Longitudinal Symptom Assessment Tool In Patients with Sickle Cell Disease.

2010· article· en· W2564348684 sur OpenAlexaboutno aff
Gabriel Lopez, Darla Liles, Charles Knupp

Notice bibliographique

RevueBlood · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careDiseaseOutpatient clinicPopulationDisease managementQuality of life (healthcare)Sickle cell anemiaPhysical therapyPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 3798 Purpose: Our goal is to implement an ongoing symptom assessment strategy using a validated palliative care tool in the outpatient management of adult patients with sickle cell disease at a comprehensive sickle cell center. Methods: Sickle cell disease is a chronic lifetime illness with intermittent acute exacerbations to daily symptoms. The extension of palliative care symptom management strategies to patients with sickle cell disease has been proposed. Symptom assessment tools such as the ESAS (Edmonton Symptom Assessment System), validated in the palliative care population, may have a role in sickle cell disease management. Ten symptoms are assessed, with the average 24 hour symptom score reported on a 0 to 10 numerical scale, 10 being the worst possible. In our study, 75 adult patients with sickle cell disease presenting for their outpatient visit at a comprehensive sickle cell center were enrolled; they were asked to complete the ESAS and a survey regarding their opinion of the ESAS at each clinic visit. Results: Study patients were 100% African American, 56% (42/75) female, ages 19–67, with disease types 71% (53/75) HgbSS, 19% (14/75) HgbSC, and 11% (8/75) HgbS/beta thal. At least 49% (37/75) of patients had one follow up visit after enrollment, for a total of 112 clinic visits. On the initial visit, 92% (65/71) agreed or strongly agreed with the statement “the ESAS is easy to complete”; 97% (71/73) reported instructions as clear; 96% (72/75) reported no words were difficult to understand; 83% (59/71) were satisfied or very satisfied with the ESAS as a way to report symptoms; 93% (68/73) would recommend the ESAS to other patients. 62% (45/73) of patients reported the ESAS helped them remember symptoms they were experiencing; 34% (25/73) were encouraged to discuss medical issues more openly with their health care provider. In a comparison of visit 1 (V1) and 2 (V2) in the 37 patient subset with a single follow up visit, 94% (33/35) on V1 and 94% (33/35) on V2 recommended the ESAS to other patients; 78% (28/36) on V1 and 86% (31/36) on V2 were satisfied or very satisfied with the ESAS. Including all 75 patients on their initial visit, the most intense symptoms (≥ 4 on ESAS scale) recorded were pain 4.6 (± 3.1) and sleep 4.1 (±3). In the 37 patient subset with follow up, V1 pain 4.7 (± 2.7) and V1 sleep 3.5 (± 2.5); V2 pain 4.4 (± 3.2) and V2 sleep 4.3 (± 2.6). Conclusion: The ESAS is an acceptable, brief, easy to understand symptom assessment tool which can be integrated into an outpatient sickle cell clinic as part of a serial-longitudinal symptom management strategy. Future studies should include measuring the impact of symptom-directed interventions on self-reported symptoms. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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