Quality of Dying and Death of Patients With Cancer in Hospice Care in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Despite advances in palliative care in Uganda, there has been relatively little recent patient-centered research investigating end-of-life outcomes in this region. We assessed the quality of dying and death of patients with cancer in hospice care in Uganda. METHODS Bereaved caregivers of patients who received hospice care in Uganda and died 2-12 months earlier (N = 201) completed the Quality of Dying and Death Questionnaire, which includes 31 items and single-item ratings of overall quality of dying and moment of death, and the FAMCARE measure of family satisfaction with cancer care. RESULTS Caregivers reported low-intermediate overall quality of dying (mean [M] standard deviation [SD], 3.25 [2.98]) and overall quality of moment of death (M [SD], 3.59 [3.51]), with 47.0% of the ratings of these two outcomes in the poor range, but the mean family satisfaction with care was high (M [SD], 77.75 [10.26]). Most Quality of Dying and Death Questionnaire items (74.2%) were rated within the intermediate range. Items rated within the good range were religious-spiritual, interpersonal, and personal facets; two items within the poor range reflected physical functioning. Overall quality of dying was most strongly correlated with pain control (Spearman's rho [r s ] = 0.45, P < .001), and overall quality of moment of death with state of consciousness before death and being unafraid of dying (r s = 0.42, P < .001). The FAMCARE score was not correlated with overall quality of dying or moment of death ( P = .576-.813). Only one FAMCARE item, information on managing patient's pain, was correlated with overall quality of moment of death (r s = –0.19, P = .008). CONCLUSION End-of-life care in hospices in Uganda requires further improvement, particularly with regard to symptom control. Patient-centered data could bolster advocacy efforts to support quality improvement of palliative care in this and other countries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».