The impact of a simplified documentation method for the Edmonton Classification System for Cancer Pain (ECS-CP) on clinician utilization.
Notice bibliographique
Résumé
e21625 Background: The use of standardized pain classification systems such as the ECS-CP can assist in the assessment and management of cancer pain. However, its completion has been limited due to the perceived complexity of decoding the individual symbols of each feature. The objectives of this study were to determine the rate of clinician documentation and completion of the ECS-CP features after revision and simplification of the response for each feature. Methods: Electronic records of consecutive patient visits at the outpatient supportive care center seen by 12 palliative medicine specialists were collected during three study periods: 6 months before(pre-interventional period), 6 months and 24 months after (post-interventional period) the implementation of the simplified ECS-CP tool. Rate of ECS-CP documentation, completion, and analysis of patient and physician predictors were completed. Results: 1012 patients’ documentation was analyzed: 343 patients before, 341 six months after, and 328 twenty four months after the intervention. ≥ 2/5 items were completed before the intervention, 6 months after the intervention and 24 months after intervention in 0/343 (0%), 136/341 (40%), and 238/328 (73%) respectively [p < 0.001]. 5/5 items were completed before the intervention, 6 months after the intervention and 24 months after intervention in 0/343 (0%), 131/341 (38%), and 222/328 (68%) respectively [p < 0.001]. There were no patient or physician predictors found to be significant for successful documentation of ECS-CP features. Conclusions: Our findings suggest that significant simplification of the scoring system and intensive education is necessary for successful adoption of a scoring system. More research is needed in order to identify how to adopt tools for daily clinical practice in palliative care.
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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 | 0,021 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».