Describing the characteristics and symptom profile of a group of urban patients experiencing socioeconomic inequity and receiving palliative care: a descriptive exploratory analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals experiencing socioeconomic inequity have worse health outcomes and face barriers to palliative and end-of-life care. There is a need to develop palliative care programs tailored to this underserved population. Objectives: To understand the characteristics and symptom profiles of a group of urban patients experiencing socioeconomic inequity and receiving palliative care. Design: Descriptive exploratory analysis of a patient dataset. The patient dataset was generated through a pilot research study with patients experiencing socioeconomic inequity and life-limiting illness who received a community-based palliative care intervention. Methods: The intervention took place over 1 year in the Palliative Care Outreach and Advocacy Team, a community-based urban palliative care clinic in Edmonton, Alberta, Canada, serving persons experiencing socioeconomic inequity. Participants had to be at least 18 years of age, be able to communicate in English, require palliative care for a life-limiting illness, and be able to consent to inclusion in the study. Results: Twenty-five participants were enrolled. Participants predominantly identified as male and Indigenous, experienced poverty and housing instability, and had metastatic cancer. Our participants rated their pain, shortness of breath, and anxiety as more severe than the broader community-based palliative care population in the same city. Most patients died in inpatient hospices (73%). Conclusion: Our analysis provides an in-depth picture of an understudied, underserved population requiring palliative care. Given the higher symptom severity experienced by participants, our analysis highlights the importance of person-centered palliative care. We suggest that socioeconomic inequity should be considered in patients with life-limiting illnesses. Further research is needed to explore palliative care delivery to those facing socioeconomic inequity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».