A Novel Approach to Measurement-Based Care: Integrating Palliative Care Tools Into Geriatric Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Background: Older adults cared for in a geriatric mental health program often have medical co-morbidities causing physical symptoms which may be under-recognized. We explore the utility of palliative care tools in this patient population to identify the burden of symptoms and impact on patient dignity. Methods: Participants were recruited from a geriatric mental health inpatient unit and outpatient day hospital. Mood and somatic symptoms were tracked with self-report rating scales, including the Geriatric Depression Scale (GDS) and the Geriatric Anxiety Inventory (GAI) used in psychiatry, as well as the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) and Patient Dignity Inventory (PDI) used in palliative care. Demographic characteristics were collected from a retrospective chart review. Exploratory longitudinal models were developed for the GDS and GAI outcomes to assess change over time after adjusting for ESAS and PDI item scores. Results: Data were obtained for 33 English speaking patients (inpatients N = 17, outpatients N = 16) with a mean age of 76.5 (SD = 6.1). At baseline, several ESAS symptom burdens were rated as moderate and the PDI often captured physically distressing symptoms. GDS scores declined over time but at a slower rate for those reporting higher levels of pain on the ESAS ( P = .04). GAI scores declined over time but at a slower rate for those identifying physically distressing symptoms on the PDI ( P = .04). Conclusions: This study demonstrates how using the ESAS and PDI in a mental health population can be helpful in tracking symptoms and how these symptoms are related to psychiatric outcomes.
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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 | 0,065 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».