Medicina paliativa hospitalaria: modelo de atención implementado en un hospital universitario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Palliative Medicine (PM) is a specialty whose objective is to prevent and alleviate suffering associated with advanced diseases. Hospital palliative medicine has benefits in symptom control, quality of life and cost containment. Hospital PM support teams that serve as referral specialists are in charge of a PM care model. AIM: To describe the clinical experience of a PM support team in a tertiary hospital in Chile. MATERIAL AND METHODS: Review of clinical records of patients referred to a hospital PM support team between March 2015 and July 2018. Administrative data of referrals, sociodemographic and clinical characteristics of patients, their investigated problems and the interventions proposed by the PM team were described. RESULTS: During the study period, 790 referrals were registered, most of them from the internal medicine department (31%) or critical care (24%). During the study period, the number of annual referrals increased from 177 to 237 and the time lapse after hospital admission decreased from five to three days. The mean age of patients was 65.8 years and their main diagnosis was an oncological disease in 81%. The most frequently identified symptoms were fatigue in 71% of patients, depression in 68% and pain in 60%. The main interventions proposed by the PM team were communication support in 64% of patients, analgesia in 62% and education for family caregivers in 49%. CONCLUSIONS: The hospital PM team proposes a care model that allows the evaluation and a therapeutic approach for patients suffering from advanced diseases, using a multidimensional perspective including their families.
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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 | 0,015 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».