4 Quality of life assessment in palliative care day services
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The outcome measure used to assess Quality of Life (QoL) can have a crucial effect on the interpretation of any findings in palliative care. Aims To compare the sensitivity to change of the Schedule for the Evaluation of Individual Quality of Life-Direct Weighing (SEIQol-DW), the McGill Quality of Life Questionnaire (MQOL) and the Short Form 36 (SF-36) among patients receiving Palliative Care Day Services (PCDS). Methods Patients were recruited from PCDS. The same questionnaires were administered at 2 time points, approximately 3 weeks apart. A measure of dependency (the Barthel Index) was used to determine whether patients remain stable/deteriorate over time. Analysis Standardised response mean (SRM) was used to determine the relative sensitivity of each instrument for those patients who had changed in their Barthel scores (Garratt et al 1994). Results Forty four patients (median 69 years, range 49–86) were recruited. Follow-up data was obtained from 25 (56.8%) patients. Of these 25 patients, 14 (56%) patients changed according to the Barthel Index with 7 (50%) patients defined as increased dependency. The responsiveness of the SEIQoL-DW was larger than those of the other questionnaires (SRM=0.73) for those patients who showed an increased dependency over time. The SF-36 Bodily Pain subscale demonstrated a larger responsiveness than the other questionnaires (SRM=0.82) for those patients who showed a decrease dependency over time. Conclusions The SEIQoL appears to be a good outcome measure for charting the progress of patients who are deteriorating over time. However none of the questionnaires were particularly good at demonstrating improvements over time. Reference 1. Garratt AM, Ruta DA, Abdalla MI, Russell IT. SF-36 health survey questionnaire: II. Responsiveness to changes in health status in four common clinical conditions. Quality in Health Care1994;3:186–192.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».