The use of ESAS in assessing the symptoms of palliative patients : A literature study
Notice bibliographique
Résumé
Introduktion/Bakgrund: För att systematiskt kartlägga palliativa patienters symtom så rekommenderas att vårdpersonal använder sig av bedömningsinstrument. Ett av de rekommenderade bedömningsinstrumenten i Nationell vårdplan för palliativ vård, är Edmonton Symptom Assessment System, ESAS. Syfte: Syftet var att beskriva effekten som användningen av ESAS har vid palliativ vård. Metod: Denna litteraturstudie har genomförts i enlighet med Polit och Becks (2017) nio steg. Databaserna PubMed och CINAHL användes för att inhämta data som sedan kvalitetsgranskades enligt Polit och Becks (2017) granskningsmallar. Induktiv ansats användes. Studiens resultat utgjordes av 13 artiklar som i sin tur ledde till fyra kategorier. Resultat: ESAS kunde identifiera flera symtom, medförde att symtom inte förbisågs och påvisade symtomkluster. Instrumentet var ett samtalsstöd och medverkade till en mer personcentrerad vård. ESAS träffsäkra symtombedömning leder till mer personcentrerad vård. Fyra kategorier identifierades; “Öppnar upp för samtal,” “Personcentrerad symtombedömning,” “Stöd vid symtomhantering och fördelning av resurser” och “Förbättrad livskvalitet.” Slutsats: ESAS erbjuder systematik vid bedömningar, vid uppföljning av symtom samt vid utvärdering av interventioner. Användningen av ESAS minskar risken för att förbise symtom. Bedömningar leder till tidigare implementering att palliativa behandlingar samt reducerar risken att utveckla långvariga problematiska symtom. Bedömningar med ESAS kan leda till en mer skräddarsydd symtomhantering och ökad livskvalitet.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».