The effect of palliative care consults on deprescribing in palliative cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
92 Background: The transition from active cancer treatment to palliative care often results in a shift in drug risk-benefit assessment which requires the deprescribing of various medications. In addition, a change in patients’ goals of care (GOC) necessitates the alteration of drug therapy which includes both deprescribing and the addition of medications intended to improve quality of life. Depending on a patient’s GOC, a medication can be considered as inappropriate. Methods: The study was a one year retrospective database review and included cancer patients seen by the PCC team at the University of Alberta Hospital. Primary Objective: Comparison between potentially inappropriate medications (PIMs) prior to the palliative care consult (PCC) versus after the PCC. Secondary objective: Association between PIMs and GOC. The OncPal guidelines were used to identify and determine the number of PIMs prior to the PCC and after the PCC. Results: The reduction in PIMs prior to PCC versus after the PCC was 49% and was statistically significant (p < 0.001), demonstrating the PCC has a positive significant impact on deprescribing PIMs. For our secondary outcome, an overall decrease in PIMs was observed with the changes of GOC. This decrease in PIMs associated with GOC although not statistically significant, demonstrates that one of the benefits of a PCC is the GOC conversation. Conclusions: Deprescribing in palliative cancer patients can benefit patients by reducing their pill burden, decrease potentially side effects, and potentially decrease healthcare costs. This study shows the positive impact a PCC has on deprescribing and reassessing GOC. Furthermore, this study reveals the importance of using guidelines for deprescribing in palliative oncology and brings to light other medications that may be considered PIMs.
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».