Scalable Model for Delivery of Inpatient Palliative Care During a Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, hospitals worldwide have reported large volumes of patients with refractory symptoms and a large number of deaths attributable to COVID-19. This has led to an increase in the demand for palliative care beyond what can be provided by most existing programs. We developed a scalable model to enable continued provision of high-quality palliative care during a pandemic for hospitals without a palliative care unit or existing dedicated palliative care beds. METHODS: A COVID-19 consultation service working group (CWG) was convened with stakeholders from palliative care, emergency medicine, critical care, and general internal medicine. The CWG connected with local palliative care teams to ensure a coordinated response, and developed a model to ensure high-quality palliative care provision. RESULTS: Our 3-step scalable model included: (1) consultant model enhanced by virtual care; (2) embedded model; and (3) cohorted end-of-life unit for COVID-19 positive patients. This approach was enabled through tools and resources to ensure specialist palliative care capacity and rapid upskilling of all clinicians to deliver basic palliative care. Enabling tools and resources included a triage tool for in-person versus virtual care, new medication order sets and guidelines to facilitate prescribing for common symptoms, and lead advance care planning and goals of care discussions. A redeployment plan of generalist physicians and psychiatrists was created to ensure seamless provision of serious illness care. CONCLUSION: This 3-step, scalable approach enables rapid upscaling of palliative care in collaboration with generalist physicians, and may be adapted for future pandemics or natural disasters.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».