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Enregistrement W2789246254 · doi:10.1177/0825859718755249

Correlation of Palliative Performance Scale and Survival in Patients With Cancer Receiving Home-Based Palliative Care

2018· article· en· W2789246254 sur OpenAlexaff
Jiaoli Cai, Denise N. Guerriere, Hongzhong Zhao, Peter C. Coyte

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careMedicineProportional hazards modelConfidence intervalHazard ratioProspective cohort studyMultivariate analysisSurvival analysisReceiptInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study was to examine whether and how the Palliative Performance Scale (PPS), a measure of a patient's function, was predictive of survival time for those in receipt of home-based palliative care. This was a prospective study, which included 194 cancer patients from November 17, 2013, to August 18, 2015. Data were collected from biweekly telephone interviews with caregivers. Kaplan-Meier survival curves were estimated to assess how survival time was correlated with initial PPS scores after admission to the home-based palliative care program. A multivariate extended Cox regression model was used to examine the association between PPS and survival. The results showed that patients with higher PPS scores, that is, better function, had a lower hazard ratio (0.977; 95% confidence interval: 0.965-0.989) and hence longer survival times. The PPS can be used in predicting survival time for home-based palliative care patients.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,312 · 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.

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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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