The Search for a Functional Outcome Measure for Physical Therapy in Specialist Palliative Care: An Ongoing Journey
Notice bibliographique
Résumé
A perspective article on the field testing of outcome measures and functional assessment tools by physical therapists working in specialist palliative care. Palliative care physical therapy is an evolving field, and there is a pressing need to evaluate interventions. The authors are members of a specialist palliative care physical therapy team in Ireland who evaluated their service by conducting several research and quality improvement activities. This involved trialing the use of a number of outcome measures, including functional, global, patient-specific, and quality-of-life scales. The following tools were piloted: the Edmonton Functional Assessment Tool, Second Version; an adjusted version of the Functional Independence Measure, Timed Up and Go test; Five Times Sit to Stand test; a self-devised Mobility Measure; distress thermometer; Patient-Specific Functional Scale; and EORTC-QLC C30. This article outlines the journey toward finding the most clinically useful outcome measure to use with palliative care patients. All the tools that were trialed had disadvantages, and many were not suitable for use on sizeable cohorts in our palliative care population. The team concluded that a functional outcome measure was the measure most suitable for measuring the effect of physical therapy interventions and that there was a need to devise a new functional measure specifically for palliative care. The next stage is to use pragmatic clinician input in devising a clinically useful tool in collaboration with research-based content experts to ensure acceptable psychometric properties. It is hoped that this approach will advance the evidence for physical therapy in specialist and general palliative care.
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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 | 0,169 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».