Palliative care consultations for non-malignant diseases: Experience from a public hospital in Western India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Palliative care (PC) consultation has been shown to improve patient's quality of life (QoL), reduce symptom burden, decrease hospital stay, and provide holistic care for patients with life-limiting diseases. Aim: To asses impact of palliative medicine consultation in symptom management in patients with non-oncological medical conditions in a tertiary care hospital. Design: A record based study with study period of six months, from August 2021 to January 2022 was conducted. Patients with complete record were included for analysis. Setting/Participants: Included patients above 18 years of age with a non-oncological medical conditions referred for a newly established palliative medicine clinic in a tertiary care hospital. Results: A total of 83 patient records were analyzed, of which 30 (36.1%) were female and 53 (63.9%) were male. Among patients referred for Palliative Medicine consultation, 38 (45.8%) had neurological disease, followed by chronic renal diseases in 31 (37.3%) patients. There was a statistically significant improvement in the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) score on the follow-up visit. Discussion regarding Do Not Resuscitate (DNR) status was conducted in 20% of patients, and all patients or their families consented to the directive. Home-based Palliative Care arrangements were provided for 10% of patients. Conclusion: Palliative Medicine consultation brought about a significant reduction in anxiety and fatigue among patients with non-oncological medical conditions. It also helped in reducing the severity of symptoms in these patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».