Impact of pharmacy interventions on pain management in an oncology palliative medicine (PM) outpatient clinic.
Notice bibliographique
Résumé
119 Background: PM can improve the quality of life and survival for cancer patients (pts); however, the demand for PM challenges providers with delayed follow ups resulting in less than one-third of pts achieving significant pain improvement between clinic visits. Engaging pharmacists in the provision of PM may help improve pain management in cancer pts. Methods: Adult cancer pts starting a new pain regimen or requiring changes to an existing regimen at baseline were referred for pharmacy follow up in 3-7 days (assessment #1). The pharmacist evaluated each pt using the Edmonton Symptom Assessment Scale and recommended changes to the referring PM provider, prompting a 2nd follow up in 3-7 days (assessment #2). If no changes were required, pts continued therapy and returned for the final clinic visit (day 28 +/- 7). The primary endpoint was the proportion of pts achieving significant pain improvement (≥ 2-point decrease in pain score on a scale of 0-10) from baseline to final visit, which was compared to historical controls using Fisher’s Exact test. Changes in pain severity from baseline to final visit were compared using Generalized McNemar’s test, and descriptive statistics were used to describe characteristics at assessment #1. Results: Of 102 pts evaluable for the primary endpoint, 76% had stage IV disease, 58% were female, and median age was 57 yrs. Significantly more pts achieved pain improvement from baseline to final visit compared to historical controls (49% v 30%; P < 0.001). Changes in pain severity from baseline to final visit are described in the table. At assessment #1, 70% of pts required an intervention, primarily due to uncontrolled pain (72%), side effects (26%), and/or lack of response to non-pain medications (22%). The most common types of interventions were dose adjustments (62%), education (36%), and/or adding a new medication (30%). Over 90% of recommendations were accepted by the referring PM provider. The median time of assessment was 15 mins. Conclusions: Routine inclusion of pharmacists in the outpatient PM interdisciplinary team improves the effectiveness of pain management. [Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».