Factors Influencing Clinical and Setting Pathways After Discharge From an Acute Palliative/Supportive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to assess the factors which influence the care pathway after discharge from an acute palliative supportive care unit (APSCU). METHODS: Patients' demographics, indications for admission, kind of admission, the presence of a caregiver, awareness of prognosis, data on anticancer treatments in the last 30 days, ongoing treatment (on/off or uncertain), the previous care setting, analgesic consumption, and duration of admission were recorded. The Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) at admission and at time of discharge (or the day before death), CAGE (cut down, annoy, guilt, eye-opener), and the Memorial Delirium Assessment Scale (MDAS), were used. At time of discharge, the subsequent referral to other care settings (death, home, home care, hospice, oncology), and the pathway of oncologic treatment were reconsidered (on/off, uncertain). RESULTS: A total of 314 consecutive cancer patients admitted to the APSCU were surveyed. Factors independently associated with on-therapy were the lack of a caregiver, home discharge, and short hospital admission, in comparison with off-treatment, and less admission for other symptoms, shorter hospital admission, discharge at home, and better well-being, when compared with "uncertain." Similarly, many factors were associated with discharge setting, but the only factor independently associated with discharge home was being "on-therapy." CONCLUSIONS: The finding of this study is consistent with an appropriate selection of patients after being discharged by an APSCU, that works as a bridge between active treatments and supportive/palliative care, according the concept of early and simultaneous care.
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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 | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».