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Enregistrement W2902357265 · doi:10.1200/jco.2018.36.34_suppl.92

The effect of palliative care consults on deprescribing in palliative cancer patients.

2018· article· en· W2902357265 sur OpenAlexaffabout
Helen Marin, Patrick Mayo, Deonne Dersch‐Mills, Spencer Ling, Vincent Thai, Frances Cusano, Carole Chambers

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensBaker Hughes (Canada)Alberta Children's HospitalUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeprescribingMedicinePalliative carePillPolypharmacyQuality of life (healthcare)CancerRetrospective cohort studyDrugEmergency medicineIntensive care medicineInternal medicineNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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