Symptom Burden and Shared Care Planning in an Oncology Nurse-Led Primary Palliative Care Intervention (CONNECT) for Patients with Advanced Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Primary palliative care (PPC) interventions are needed to address unmet symptom needs within standard oncology care. We designed an oncology nurse-led PPC intervention using shared care planning to facilitate patient engagement. This analysis examines the prevalence and severity of symptoms reported by patients and how symptoms were addressed on shared care plans (SCPs). Methods: Secondary analysis of a cluster randomized PPC intervention trial. Adult patients with metastatic solid tumors whose oncologist “would not be surprised if the patient died within a year” were included. Twenty-three oncology nurses received PPC training and conducted up to three monthly visits with patients. Symptom prevalence and severity were assessed before each visit using the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS). Nurses collaboratively developed treatment strategies with patients, targeting the most bothersome symptoms for improvement. Results: Among 571 nurse-led PPC visits with 235 patients, the most prevalent and severe symptoms were tiredness (reported at 86% of visits; ESAS ≥4 in 55% of visits), low sense of wellbeing (78%; ESAS ≥4 in 38%), and poor appetite (69%; ESAS ≥4 in 42%). Moderately severe symptoms were addressed on SCPs ranging from 4% (drowsiness) to 35% (tiredness) of the time. Symptom management plans developed by PPC-trained oncology nurses primarily focused on nonpharmaceutical interventions (70%) compared with pharmaceutical interventions (30%). Conclusion: The symptoms that patients report most frequently and as most severe on SCPs were addressed less frequently than expected. Further research is needed to understand how PPC interventions can be designed to more effectively target and improve bothersome symptoms for patients with advanced cancer. Clinical Trial Registration:ClinicalTrials.gov identifier: NCT02712229
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».