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Enregistrement W4403169895 · doi:10.7759/cureus.70914

Exploring the Influence of the Edmonton Symptom Assessment System Implementation in Palliative Care Patients: A Systematic Review

2024· review· en· W4403169895 sur OpenAlexaboutno aff
Hassan R Alsuliman, Sukaynah Adnan Salman Alsaigh, Faisal A Habib, Maied Zaher AlShehery

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Fahad Medical City
Mots-clésMedicinePalliative careIntensive care medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most essential elements of providing high-quality palliative care is good symptom control, which is guided through an assessment of the evolution of the patient's level of distress over time. The Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) was created to measure diverse symptoms in palliative care patients. It is a user-friendly, validated, and reliable multi-item instrument. Globally, ESAS is extensively used to direct daily clinical care and foster communication across multidisciplinary teams, ensuring coordinated patient management, facilitating referrals to specialized programs, and evaluating the quality of care. In this systematic review, we aim to evaluate the influence of using ESAS on symptom assessment and control among palliative care patients and settings. We have employed both manual and electronic search strategies among databases to determine relevant studies. This systematic review included original studies published between 2013 and 2023 that implemented the ESAS as part of palliative care for adult patients with terminal illness or advanced disease. Studies recruiting pediatric patients, case reports with limited sample sizes and no descriptive statistics, and nonhuman or laboratory studies were excluded. The ROBINS-I (Risk Of Bias In Non-randomized Studies-of Interventions) tool was used to assess the quality of the included studies, which assessed the methodological quality and potential risk of bias in non-randomized clinical studies. We included eight studies that recruited a total of 3184 patients. Fatigue followed by pain were the symptoms with the highest score on ESAS among all the studies, while the lowest score was recorded for nausea and dyspnea in most of the studies. ESAS scores showed improvement in the follow-up visits. Two of the included studies reported satisfaction with the utilization of the ESAS tool. As stated in our results, it can improve the overall quality of life for patients receiving palliative care by assisting healthcare professionals, family members, and caregivers in methodically assessing and treating symptoms over time. By fostering better communication among care teams and involving caregivers in the process, the use of ESAS promotes a more patient-centered approach to care, ensuring that both the patient's needs and the perspectives of their loved ones are considered.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,009
Bibliométrie0,0150,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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