Symptom relief during last week of life in neurological diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to investigate symptom prevalence, symptom relief, and palliative care indicators during the last week of life, comparing them for patients with motor neuron disease (MND), central nervous system tumors (CNS tumor), and other neurological diseases (OND). MATERIAL & METHODS: Data were obtained from the Swedish Register for Palliative Care, which documents care during the last week of life. Logistic regression was used to compare patients with MND (n = 419), CNS tumor (n = 799), and OND (n = 1,407) as the cause of death. RESULTS: The most prevalent symptoms for all neurological disease groups were pain (52.7% to 72.2%) and rattles (58.1% to 65.6%). Compared to MND and OND, patients with CNS tumors were more likely to have totally relieved pain, shortness of breath, rattles, and anxiety. They were also more likely to have their pain assessed with a validated tool; to receive symptom treatment for anxiety, nausea, rattles, and pain; to have had family members receive end-of-life discussions; to have someone present at death; and to have had their family members offered bereavement support. Both patients with CNS tumor and MND were more likely than patients with OND to receive consultation with a pain unit and to have had end-of-life discussions. CONCLUSIONS: The study reveals high symptom burden and differences in palliative care between the groups during the last week of life. There is a need for person-centered care planning based on a palliative approach, focused on improving symptom assessments, relief, and end-of-life conversations.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».