Comparison of Palliative Care Interventions for Cancer versus Heart Failure Patients: A Secondary Analysis of a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: In 2016, Kavalieratos and colleagues performed a systematic review of randomized clinical trials (RCTs) of palliative care (PC) interventions. The majority of RCTs included focused on oncology, with fewer in heart failure (HF). Cancer patients' often predictable decline differs from the variable illness trajectories of HF; however, both groups experience similar palliative needs, and accordingly, PC in HF continues to grow. Objective: To investigate if PC interventions differ between cancer and HF patients. Design: In this secondary analysis, we compare PC interventions for cancer and HF patients evaluated in the 2016 systematic review. Settings/Subjects: We included a total of 25 trials, 19 of which included 3730 cancer patients, and 6 of which included 1049 HF patients (mean age, 67 years). Measurements: We compared the following five characteristics among included trials: PC domains addressed, duration, location, provider specialization, and measured outcomes. Results: The content of the cancer and HF interventions was similar. HF interventions tended to include more home-based (50% vs. 37%) and specialty PC interventions (67% vs. 47%), although these results did not reach statistical significance. Both cancer and HF interventions favored longer durations (i.e., more than one month; 79% and 67%). No HF intervention RCTs included caregiver outcomes, whereas 32% of cancer interventions did. Conclusions: There were no substantial differences in content of cancer and HF interventions, although the latter tended to be delivered by PC specialists at home. There is a need for scalable interventions that incorporate the needs and preferences of individual patients, regardless of diagnosis.
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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 | 0,023 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».