The quality of death and dying of patients with advanced cancer in hospice care in Uganda and Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Minimal information is available about the quality of dying and death in Uganda and Kenya, which are African leaders in palliative care. We investigated the quality of dying and death in patients with advanced cancer who had received hospice care in Uganda or Kenya. Methods Observational study with bereaved caregivers of decedents (Uganda: n = 202; Kenya: n = 127) with advanced cancer who had received care from participating hospices in Uganda or Kenya. Participants completed the Quality of Dying and Death questionnaire and a measure of family satisfaction with cancer care (FAMCARE). Results Quality of Dying and Death Preparation and Connectedness subscales were most frequently rated as good to almost perfect for patients in both countries (45.5% to 81.9%), while Symptom Control and Transcendence subscales were most frequently rated as intermediate (42.6% to 60.4%). However, 35.4% to 67.7% of caregivers rated overall quality of dying and overall quality of death as terrible to poor. Ugandan caregivers reported lower Preparation, Connectedness, and Transcendence ( p < .001). Controlling for covariates, overall quality of dying was associated with better Symptom Control in both countries ( p < .001) and Transcendence in Uganda ( p = .010); overall quality of death, with greater Transcendence in Uganda ( p = .004); and family satisfaction with care, with better Preparation in Uganda ( p = .004). Significance of results Findings indicate strengths in spiritual and social domains of the quality of dying and death in patients who received hospice care in Uganda and Kenya, but better symptom control is needed to improve this outcome in these countries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 ».