Delivering Hospital-Based Pediatric Palliative Care: The Symptoms, Interventions, and Outcomes for Children With Cancer in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The majority of pediatric cancer deaths occur in low- and middle-income countries (LMICs). Pediatric palliative care (PPC) focuses on relieving physical, psychosocial, and spiritual suffering throughout the continuum of cancer care and is considered integral to cancer care for children in all settings. There is limited evidence from LMICs about the characteristics, symptoms, and outcomes of children with cancer who receive PPC, which is needed to define the global need and guide the development of these services. METHODS: This retrospective review of clinical records of children who received PPC was conducted during a pilot project (January 2014-August 2015) that implemented a PPC team at a tertiary hospital in Dhaka, Bangladesh. Clinical data on diagnosis, symptoms, treatment status, deaths, and key palliative care interventions were collected and analyzed using descriptive statistics. RESULTS: There were 200 children who received PPC during the pilot project. The most common diagnoses were acute lymphoblastic leukemia (62%) and acute myeloid leukemia (11%). Psychosocial support for children (n = 305; 53%) and management of physical symptoms (n = 181; 31%) were the most common types of interventions provided. The most frequently recorded symptoms were pain (n = 60; 30%), skin wounds (n = 16; 8%), and weakness (n = 9; 5%). The most common medications prescribed were morphine (n = 32) and paracetamol (n = 21). CONCLUSION: A hospital-based PPC service addresses pain and symptom concerns as well as psychosocial needs for children with cancer and their families in a setting where resources are limited. Health care facilities should incorporate palliative care into the care of children with cancer to address the needs of children and their families.
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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) | 0,000 | 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 ».