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Enregistrement W4392951580 · doi:10.5114/pm.2023.134492

Assessment of the impact of home palliative care on the quality of life, anxiety, and depression as well as performance status in cancer patients – case series

2023· article· en· W4392951580 sur OpenAlexaboutno aff
Alina Niezgódka-Klósak, Ewelina Swora-Cwynar, Monika Raniszewska, Agnieszka Seraszek‐Jaros, Agnieszka Dobrowolska, Jacek Karczewski

Notice bibliographique

RevueMedycyna Paliatywna · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyDepression (economics)Palliative careQuality of life (healthcare)Series (stratigraphy)PsychologyMedicineGerontologyClinical psychologyPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction:The main aim of this study project is an assessment of the impact of home palliative care on the quality of life (QOL), anxiety, and depression as well as performance status in cancer patients. Material and methods:We used the following questionnaires: European Organization for the Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire -Core 30 (EORTC QLQ C-30), the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), and the Karnofsky Performance Status (KPS). Results:We enrolled 21 cancer patients (adults) under home palliative care.In this study project we mainly compared the results of EORTC QLQ C-30, HADS, and KPS over time.Interestingly we found statistically significant differences between day 1 and day 21 of palliative care in the score of the EORTC QLQ C-30 and HADS scale.We noticed that the mean EORTC QLQ C-30 and HADS scores decreased at each time point at which we re-assessed QOL and anxiety as well as depression.We observed no statistically significant differences between the first and 21 st day in terms of performance status. Conclusions:Preliminary results indicate that the home palliative care can improve QOL and may also reduce the severity of anxiety and depression in cancer patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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