Improving patient and caregiver outcomes in oncology: Team‐based, timely, and targeted palliative care
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, a large body of evidence has accumulated supporting the integration of palliative care into oncology practice for patients with advanced cancer. The question is no longer whether palliative care should be offered, but what is the optimal model of delivery, when is the ideal time to refer, who is in greatest need of a referral, and how much palliative care should oncologists themselves be providing. These questions are particularly relevant given the scarcity of palliative care resources internationally. In this state-of-the-science review directed at the practicing cancer clinician, the authors first discuss the contemporary literature examining the impact of specialist palliative care on various health outcomes. Then, conceptual models are provided to support team-based, timely, and targeted palliative care. Team-based palliative care allows the interdisciplinary members to address comprehensively the multidimensional care needs of patients and their caregivers. Timely palliative care, at its best, is preventive care to minimize crises at the end of life. Targeted palliative care involves identifying the patients most likely to benefit from specialist palliative care interventions, akin to the concept of targeted cancer therapies. Finally, the strengths and weaknesses of innovative care models, such as outpatient clinics, embedded clinics, nurse-led palliative care, primary palliative care provided by oncology teams, and automatic referral, are summarized. Moving forward, more research is needed to determine how different health systems can best personalize palliative care to provide the right level of intervention, for the right patient, in the right setting, at the right time. CA Cancer J Clin. 2018;680:00-00. 2018 American Cancer Society, Inc.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».