“Hello. May I speak with someone, please? It's not about my physical pain.”: A retrospective study about the factors associated with phone calls to a Portuguese home-based palliative care team
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Telephone availability is integrated into our home-based palliative care team (HPCT) with the aim of helping terminally ill patients and their caregivers alleviate their physical and psychosocial suffering, in addition to the team's home visits. We aimed to compare the differences between non-callers (patients with no phone calls during the team's follow-up period) vs. callers (≥1 phone call during the team's follow-up period) across sociodemographic, clinical, physical, and psychosocial variables. METHOD: Retrospective analysis of all patients with and without phone call entries registered in our anonymized database, from October 2018 to September 2020. RESULTS: We analyzed 389 patients: 58% were male, and the average age was 71 years old; 84% had malignancies, with a mean palliative performance status of 45%. The majority of patients (n = 281, 72%) made at least one phone call to HPCT. On average, a mean of 2.5 calls (SD = 3.61; range: 0-26) per patient was registered. Callers compared with non-callers more frequently lived with someone (p = 0.030), preferred home as a place to die (p = 0.039), had more doctor (p = 0.010) and nurse home visits (p = 0.006), a prolonged HPCT follow-up time (p = 0.053), along with more frequent emergency room visits (p < 0.001) and hospitalizations (p = 0.043). Moreover, those who made at least one phone call to the HPCT had a higher frequency of conspiracy of silence (p = 0.046), anxiety (p = 0.044), and lower palliative performance status (p = 0.001). No statistically significant associations or differences were found for the other variables. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Several factors seem to correlate with an increased number of phone calls, and physical suffering does not play a relevant role in triggering contacts, in contrast with psychosocial and other clinical factors.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».