Systematic review of general practice end-of-life symptom control
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: End of life care (EoLC) is a fundamental role of general practice, which will become more important as the population ages. It is essential that general practice's role and performance of at the end of life is understood in order to maximise the skills of the entire workforce. OBJECTIVE: To provide a comprehensive description of the role and performance of general practitioners (GPs) and general practice nurses (GPNs) in EoLC symptom control. METHOD: Systematic literature review of papers from 2000 to 2017 were sought from Medline, PsycINFO, Embase, Joanna Briggs Institute and Cochrane databases. RESULTS: From 6209 journal articles, 46 papers reported GP performance in symptom management. There was no reference to the performance of GPNs in any paper identified. Most GPs expressed confidence in identifying EoLC symptoms. However, they reported lack of confidence in providing EoLC at the beginning of their careers, and improvements with time in practice. They perceived emotional support as being the most important aspect of EoLC that they provide, but there were barriers to its provision. GPs felt most comfortable treating pain, and least confident with dyspnoea and depression. Observed pain management was sometimes not optimal. More formal training, particularly in the use of opioids was considered important to improve management of both pain and dyspnoea. CONCLUSIONS: It is essential that GPs receive regular education and training, and exposure to EoLC from an early stage in their careers to ensure skill and confidence. Research into the role of GPNs in symptom control needs to occur.
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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 | 0,014 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».