Survie des patients en oncologie traités par l’équipe de soins palliatifs d’un hôpital de São Paulo, au Brésil
Bibliographic record
Abstract
Introduction: L'échelle de l'indice fonctionnel de Karnofsky (Karnofsky Performance Status Scale) est un instrument d'évaluation pertinent et fonctionnel qui sert à déterminer quelles personnes devraient être suivies par des équipes multidisciplinaires de soins palliatifs. Objectif: Analyser les résultats cliniques de patients, suivis par une équipe de soins palliatifs, dont l'indice fonctionnel de Karnofsky est inférieur à 70 %, et les comparer aux résultats de personnes n'ayant pas bénéficié de ce type de soins. Méthodologie: Dans la présente étude de cohorte rétrospective, le suivi pendant 10 jours des patients par l'équipe de soins palliatifs constituait le facteur d'exposition et la survie, la variable dépendante. Des données ont été extraites des dossiers médicaux afin de réaliser des statistiques descriptives et des analyses des courbes de survie. Résultats: Parmi les 581 participants de l'échantillon, 42,5 % avaient des métastases. Le cancer gastro-intestinal était le diagnostic plus prévalent (29,1 %). Du groupe, 51 participants (8,7 %) étaient suivis par l'équipe de soins palliatifs. Le taux de mortalité pendant les 10 jours de suivi s'élevait à 10,8 %; il était plus élevé encore (15,7 %) chez les patients suivis par l'équipe de soins palliatifs. Conclusion: Les patients ayant un indice fonctionnel inférieur à 70 % qui étaient suivis par l'équipe de soins palliatifs présentaient un piètre état clinique et une période de survie plus réduite comparativement aux autres patients.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".