QOLP-18. A TIME-BASED MODEL OF EARLY PALLIATIVE CARE INTERVENTION IN PATIENTS WITH NEWLY DIAGNOSED GLIOBLASTOMA, A SINGLE INSTITUTION FEASIBILITY STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract OBJECTIVE There is no validated model for delivering palliative care (PC) in the glioblastoma (GBM) population. The primary objectives were to assess the feasibility and determine the acceptability of a time-based model of integrated specialty PC to patients and providers. Secondary objectives were to estimate the impact on healthcare utilization and quality of life (QoL) compared to historical controls. METHODS We consented and referred patients to PC at their initial Neuro-Oncology consultation between 4/2018 and 5/2019. We conducted QoL assessments (NCCN Distress Tool; Functional Assessment of Cancer Therapy-Brain (FACT-BR); Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue (FACIT-F); Epworth Sleepiness Scale (ESS)) at (1) baseline (2) immediately after chemoradiation, and (3) 6 months following chemoradiation. Ongoing PC follow-up was at the discretion of the PC provider. We administered the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) before and after PC visits. We measured patient and referring provider satisfaction using FAMCARE-16 and a PC departmental survey, respectively. RESULTS We did not meet our goal enrollment of 50 patients. 32 were offered participation, 12 consented and 8 attended at least one PC visit. The mean number of PC visits was 1.6. Mean age was 62 (42–79). 75% had a KPS ≥80. Of those that did not complete the study, 2 died and 5 either withdrew consent or declined further visits. At baseline, 91.7 % had a NCCN distress score ≥4. Patients were overall satisfied with the intervention. CONCLUSION Introduction of specialty PC at the time of GBM diagnosis is challenging. Participants reported their experience as overall positive. Results from referring providers are pending. Due to low-enrollment we did not pursue further statistical comparisons regarding healthcare utilization compared to historical controls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».