The TEAM Approach to Improving Oncology Outcomes by Incorporating Palliative Care in Practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Palliative care (PC) concurrent with usual oncology care is now the standard of care that is recommended for any patient with advanced cancer to begin within 8 weeks of diagnosis on the basis of evidence-driven national clinical practice guidelines; however, there are not enough interdisciplinary palliative care teams to provide such care. How and what can an oncology office incorporate into usual care, borrowing the tools used in PC randomized clinical trials (RCTs), to improve care for patients and their caregivers? We reviewed the multiple RCTs for common practical elements and identified methods and techniques that oncologists can use to deliver some parts of concurrent interdisciplinary PC. We recommend the standardized assessment of patient-reported outcomes, including the evaluation of symptoms with such tools as the Edmonton or Memorial Symptom Assessment Scales, spirituality with the FICA Spiritual History Tool or similar questions, and psychosocial distress with the Distress Thermometer. All patients should be assessed for how they prefer to receive information, their current understanding of their situation, and if they have considered some advance care planning. Approximately 1 hour of additional time with the patient is required each month. If the oncologist does not have established ties with spiritual care and social work, he or she should establish these relationships for counseling as required. Caregivers should be asked about coping and support needs. Oncologists can adapt PC techniques to achieve results that are similar to those in the RCTs of PC plus usual care compared with usual care alone. This is comparable to using data from RCTs of trastuzamab or placebo, adopting what was used in the RCTs without modification or dilution.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle