Utilization of Point-of-Care Ultrasound in a Specialist Palliative Care Team Across Multiple Care Settings: A Retrospective Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Technological advancements have rapidly increased the use of point-of-care ultrasound (POCUS) across various medical disciplines, leading to real-time information for clinicians at the bed side. However, literature reveals scant evidence of POCUS use in palliative care. The objective of this study was to examine the use of POCUS in a specialist palliative care setting. Methods: A retrospective chart review was conducted from January 2018 to June 2019 in Brampton, Canada, to evaluate characteristics of patients for whom POCUS was utilized. Patients were identified through pre-existing logs and descriptive information was collected from electronic health records, including demographic information, life-limiting diagnosis, patient assessment location, diagnosis made with POCUS, and, if applicable, volume of fluid drained. Results: We identified 126 uses of POCUS in 89 unique patients. Sixty-two patients (69.7%) had a cancer diagnosis, with patients most commonly suffering from gastrointestinal, lung, and breast pathologies. Sixty-one POCUS cases (48.4%) were in the outpatient setting. Eighty-one POCUS cases (64.3%) revealed a diagnosis of ascites and 21 POCUS cases (16.7%) revealed a diagnosis of pleural effusion. Other diagnoses made with POCUS included bowel obstruction, pneumonia, and congestive heart failure. During the study period, 52 paracentesis and 7 thoracentesis procedures were performed using POCUS guidance. Conclusion: We identified multiple indications in our specialist palliative care setting where POCUS aided in diagnosis/management of patients in both inpatient and outpatient settings. Further studies can be conducted to identify the potential benefits in symptom burden, patient and caregiver satisfaction, and health care utilization in palliative care patients receiving POCUS.
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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 | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».