Evaluación del control de síntomas por un equipo de Cuidados Paliativos Domiciliario mediante la escala de Edmonton
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: evaluar la evolucion de los sintomas en un grupo de pacientes del Programa de Atencion Domiciliaria de la Fundacion CUDECA y valorar la Escala de Edmonton como un instrumento valido y eficaz para el control de sintomas en nuestro trabajo. Metodo: estudio descriptivo realizado sobre los pacientes oncologicos pertenecientes al Programa de Cuidados Paliativos en Atencion Domiciliaria de la Fundacion CUDECA en la provincia de Malaga. Los criterios de seleccion fueron: pacientes nuevos incluidos en el Programa desde febrero hasta mayo 2006. Participaron 42 pacientes de un total de 60, excluyendo aquellos que no quisieron participar y los que no hablaban castellano. Se les paso la escala de Edmonton donde se ha valorado la intensidad y el control de los sintomas a lo largo de 7 determinaciones, creando una base de datos, donde se introdujeron los valores recogidos, siendo posteriormente analizados con el programa estadistico SPSS-11. Resultados: fueron entregados un total de 42 cuestionarios de los cuales se nos devolvieron 24 (57%) completos, 10 (23%) incompletos y 8 (20%) no fueron devueltos. La distribucion por sexos fue practicamente la misma. Todos los pacientes estaban diagnosticados de cancer en fase no curativa. La mayoria de los cuestionarios fueron cumplimentados por los familiares. Los sintomas mejor controlados fueron la disnea y las nauseas. Conclusiones: hemos observado que existe una relacion importante entre la falta de control de determinados sintomas y el proceso oncologico de base. La evaluacion periodica de los sintomas permite un control mas estricto de los mismos asi como un apoyo global para el paciente y la familia. El uso de una escala de nueve a diez sintomas es util para poder considerar una evaluacion multidimensional del dolor, aunque existen sintomas propios de cada proceso tumoral, no incluidos en estos diez, que influyen de manera importante. La escala de Edmonton es util como recordatorio para centrarnos en el paciente. Tambien observamos una notable mejoria en el nivel de distres de las familias, que aunque no lo habiamos considerado como objetivo, nos sirve como punto de partida para un estudio posterior.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".