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Enregistrement W3161576638 · doi:10.1177/10499091211018193

Integrating Palliative Care Assessment Tools to Enhance Understanding of Illness Trajectory in Post-Acute Care and Long-Term Care

2021· article· en· W3161576638 sur OpenAlexaff
Daphna Grossman, Yona Grossman, Ezra H. Nadler, Mark Rootenberg, Jurgis Karuza, Anna Berall

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hospice and Palliative Medicine® · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensYork UniversityMcMaster UniversityBaycrest HospitalNorth York General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careMedicineDescriptive statisticsFamily medicineSurpriseAdvance care planningAcute careNursingHealth carePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine whether education and integration of the Gold Standard Framework Proactive Identification Guidance (GSF-PIG) and the Palliative Performance Scale (PPS) into care rounds, in post-acute care settings, can facilitate communication between the interprofessional care team to enhance understanding of illness trajectories, identifying those who would benefit from a palliative approach to care. METHODS: Interprofessional care teams received training on the GSF-PIG and PPS which were integrated into weekly care rounds and completed a post-evaluation survey. A chart review was conducted for the 40 patients and residents reviewed with the GSF-PIG and PPS. Data analysis included descriptive statistics and comparisons of characteristics between patients and residents who were grouped as positive or negative on the GFS-PIG surprise question using chi square analyzes and t-tests. RESULTS: The GSF-PIG and PPS were found to enhance communication within care teams and enhance understanding of patient and resident's illness burden. The chart review revealed that patients and residents whom the team would not be surprised if they died within 1 year were older (p = .002), had a lower PPS score (p = .002) and had more indicators of decline (p < .001) compared to patients and residents the team would be surprised if they died within the year. CONCLUSION: Training interprofessional care teams on the utilization and integration of the GSF-PIG and PPS during weekly care rounds helped increase the understanding of patient and resident illness burden and illness trajectory to identify those who may benefit from a palliative approach to care.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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