Improving Access and Timeliness of Early Palliative Care Specialist Assessment for Patients With Advanced Lung Cancer in a Rapid Assessment Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Integrating palliative care in the management of patients with lung cancer improves quality of life, patient satisfaction, and overall survival. However, few patients receive timely palliative care consultation. The Lung Diagnostic Assessment Program (LDAP) in Southeastern Ontario is a multidisciplinary rapid assessment clinic that expedites the diagnosis and management of patients with suspected lung cancer. Objectives: We sought to increase the percentage of LDAP patients with stage IV lung cancer receiving palliative care consultation within three months of diagnosis. Design: We integrated a palliative care specialist in LDAP to facilitate in-person, same-visit consultation for patients with a new lung cancer diagnosis. Setting/Subjects: Five hundred fifty patients in a Canadian academic center (154 initial baseline, 104 COVID baseline, 292 post-palliative care integration). Measurements: Baseline data were established using retrospective chart review (February–June 2020 and December 2020–March 2021 due to COVID-19 pandemic). Data were collected prospectively to assess improvement (March–August 2021). Statistical Process Control charts assessed for special cause variation; chi-square tests assessed for differences between groups. Results: The percentage of patients with stage IV lung cancer seen by palliative care within three months increased from 21.8% (12/55) during early-COVID baseline to 49.2% (32/65) after palliative care integration (p < 0.006). Palliative care integration in LDAP reduced mean time from referral to consultation from 24.8 to 12.3 days, including same-day consultation for 15/32 (46.8%) patients with stage IV disease. Conclusions: Integrating palliative care specialists into LDAP improved the timeliness of palliative care assessment for patients with stage IV lung cancer.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».