Team-based outpatient early palliative care: a complex cancer intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the effectiveness of early palliative care for patients with advanced cancer has been demonstrated in several trials, there has been no detailed published description of an early palliative care intervention. METHOD: In this paper, we delineate the iterative conception and systematic evaluation of a complex intervention called team-based outpatient early palliative care (TO-EPC), and describe the components of the intervention. The intervention was developed based on palliative care theory, review of previous palliative care interventions and practice guidelines. We conducted feasibility testing and piloting of TO-EPC in a phase 2 trial, followed by evaluation in a large cluster randomised trial and qualitative research with patients and caregivers. The qualitative research informed the iterative refinement of the intervention. RESULTS: Four principles and four domains of care constitute a conceptual framework for TO-EPC. The main domains of care are: coping and support, symptom control, decision-making and future planning. The main principles are that care is flexible, attentive, patient-led and family-centred. The most prominent domain for the initial consultation is coping and support; follow-up visits focus on symptom control, decision-making to maximise quality of life and future planning according to patient readiness. Key tasks are described in relation to each domain. CONCLUSION: The description of our intervention may assist palliative care teams seeking to implement it, researchers wishing to replicate or build on it and oncologists hoping to adapt it for their patients.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».