Symptom Burden Is Lower in Asian and Pacific Islander and Black Men Admitted to Home-Based Palliative Care in an Integrated Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
Background: Little is known about racial/ethnic differences in symptom severity among patients receiving home-based palliative care (HomePal). Objectives: To determine whether symptom severity differs between White patients and patients of color receiving HomePal and whether gender moderates the difference. Design: This is a cross-sectional exploratory study. Setting/Subjects: Baseline data were from 2090 patients receiving HomePal in Kaiser Permanente Southern California. Measurements: Multivariable median regression analyses were carried out across race/ethnicity groups and stratified by gender to assess differences in Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) scores at HomePal admission. Results: Asian/Pacific Islander men and Black men had lower ESAS scores compared than White men (−5 [−7.8, −2.2], p = 0.0005 and −5.4 [−8.7, −2.1], p = 0.001, respectively); there were marginal ESAS differences across race/ethnic groups for women. Conclusion: Patients of color reported lower symptom severity than White patients. More research is needed to understand how the intersection of culture and gender affects symptom experience and reporting in patients living with serious illness. Trial Registration: ClinicalTrials.gov: NCT#03694431.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».