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Enregistrement W2735478587 · doi:10.4103/ijpc.ijpc_19_17

A study to assess the feasibility of introducing early palliative care in ambulatory patients with advanced lung cancer

2017· article· en· W2735478587 sur OpenAlexaboutno aff
Vanita Noronha, Mary Ann Muckaden, Shrikant Atreya, Amit Joshi, Sandeep Tandon, Arunangshu Ghoshal, Naveen Salins, Vijay Patil, Kumar Prabhash

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Palliative Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careQuality of life (healthcare)Lung cancerAmbulatoryAmbulatory careAnxietyPhysical therapyCancerHealth careInternal medicineNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Early palliative care is beneficial in advanced lung cancer patients. We aimed to assess the feasibility of introducing early palliative care in ambulatory advanced lung cancer patients in an Indian tertiary cancer center. METHODOLOGY: In a longitudinal, single-arm, and single-center study, fifty patients were recruited and followed up every 3-4 weeks for 6 months, measuring the symptom burden using Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) and quality of life (QoL) with European Organization for Research and Treatment of Cancer-QoL tools. The primary end point of feasibility was that at least 60% of the patients should complete 50% of the planned palliative care visits and over 50% of the patients should complete QoL questionnaires. Analysis was done using Statistical Package for the Social Sciences version 20. RESULTS: < 0.05). Scores on QoL functioning scales improved during the follow-up period. CONCLUSIONS: We did not meet the feasibility criteria for the introduction of early palliative care in our advanced lung cancer patients in a resource-limited country.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,343 · 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.

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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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