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Enregistrement W2908160416 · doi:10.1177/1049909118820846

Managing Pain in Chronically Ill Homebound Patients Through Home-Based Primary and Palliative Care

2018· article· en· W2908160416 sur OpenAlexaboutno aff
Hannah Major-Monfried, Linda V. DeCherrie, Ania Wajnberg, Meng Zhang, Amy S. Kelley, Katherine Ornstein

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hospice and Palliative Medicine® · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDuke Claude D. Pepper Older Americans Independence Center, Duke Aging Center, Duke UniversityNational Institute on Aging
Mots-clésMedicinePalliative carePrimary careIntensive care medicineNursingFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND:: Many older adults are homebound due to chronic illness and suffer from significant symptoms, including pain. Home-based primary and palliative care (HBPC), which provides interdisciplinary medical and psychosocial care for this population, has been shown to significantly reduce symptom burden. However, little is known about how pain is managed in the homebound. OBJECTIVE:: This article describes pain management for chronically, ill homebound adults in a model, urban HBPC program. DESIGN/MEASUREMENTS:: This was a prospective observational cohort study of newly enrolled HBPC patients, who completed a baseline Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) survey during the initial HBPC visit (N = 86). Baseline pain burden was captured by ESAS and pain severity was categorized as none, mild, or moderate-severe. All pain-related assessments and treatments over a 6-month period were categorized by medication type and titration, referrals to outside providers, procedures, and equipment. RESULTS:: At baseline, 55% of the study population had no pain, 18% had mild pain, and 27% had moderate-severe pain. For those with moderate-severe pain at baseline (n = 23), prescriptions for pharmacological treatments for pain, such as opiates and acetaminophen, increased during the study period from 48% to 57% and 52% to 91%, respectively. Nonpharmacological interventions, including referrals to outside providers such as physical therapy, procedures, and equipment for pain management, were also common and 67% of the study population received a service referral during the follow-up period. CONCLUSIONS:: Pharmacological and nonpharmacological treatments are widely used in the setting of HBPC to treat the pain of homebound, older adults.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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