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Enregistrement W3023444377 · doi:10.1714/3405.33897

Inquadramento e gestione dei sintomi nel cardiopatico candidato a cure palliative

2020· review· en· W3023444377 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGiornale italiano di cardiologia · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careHeart failureIntensive care medicineMedical emergencyEmergency medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Burden symptom in advanced heart failure highly affects quality of life of both patients and caregivers, leading to severe functional limitation and social isolation. Symptoms in the advanced phases of the disease are numerous and often underestimated and undertreated. This negatively affects not only quality of life, but also increases hospitalizations, reduces therapeutic adherence, impairs cardiac function and leads to reduced survival. When symptom control cannot be achieved only with specific cardiologic therapy, optimal care should shift to a combination of life-prolonging and symptom-relief approach, possibly to be initiated as soon as advanced phases are detected. Optimal treatment of severe and invalidating symptoms requires a multi-modal and multi-dimensional approach, as pharmacological therapy represents only a part of a global evaluation that should include spiritual and psycho-social factors, potentially influencing symptom perception. Assessment therefore should rely on multi-modal and multi-dimensional patient-centered score models, such as the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ), or the Integrated Palliative care Outcome Scale (IPOS).Pain, dyspnea, depression, fatigue and less frequent but distressing symptoms, including gastrointestinal disorders (nausea, vomiting, fecal impaction, hiccups), cough, itching, skin xerosis and restless legs syndrome, will be analyzed, and evidence of best palliative practice will be discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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