Impatto dell'uso dell'Edmonton Symptom Assessment System all'interno di un ambulatorio integrato di radioterapia e cure palliative sull'ottimizzazione della qualita di cura
Bibliographic record
Abstract
I pazienti affetti da patologie oncologiche avanzate hanno un'esperienza di sintomi multipli spesso concomitanti tra loro. Lo scopo di questo progetto è quello di valutare come, nel contesto di un’ambulatorio integrato di Radioterapia e Cure Palliative (rep), sia possibile descrivere e quantificare i sintomi riportati dal paziente attraverso uno strumento di analisi convalidato, nello specifico l’Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) al fine di costruire una proposta terapeutica ottimizzata per il singolo paziente. \nDa aprile 2016 ad aprile 2020, sono stati analizzati gli accessi al rep per un totale di 519 accessi, quindi abbiamo selezionato solo le visite dei pazienti che avevano completato totalmente lo strumento ESAS per la valutazione dei sintomi. La popolazione in studio era quindi composta da 212 pazienti, di questi 120 erano uomini, 92 erano donne, l'età media era di 72 anni, del totale il 36% era stato sottoposto a radioterapia. \nI principali risultati ottenuti dall'analisi dei dati relativi alla popolazione in studio sono stati i seguenti: 1) il 25% dei pazienti muore entro 2,2 mesi, il 60% entro 6 mesi; 2) la popolazione maschile ha un rischio di morte più elevato rispetto alla popolazione femminile; 3) Esiste una chiara differenza negli indici di correlazione tra la popolazione femminile e quella maschile 4) I principali sintomi correlati sono: dolore, mancanza di appetito, ansia, sonnolenza; 5) Il sintomo del dolore non è associato ad un aumento del rischio di morte, mentre la mancanza di appetito e sonnolenza sono associati ad un aumento del rischio di morte. \nIn conclusione, i dati a nostra disposizione hanno dimostrato che un'analisi approfondita dei sintomi attraverso lo strumento ESAS è fattibile e necessaria portando informazioni fondamentali per una gestione ottimale del paziente, dandoci la possibilità di muoverci verso l'opportunità di trattamenti sempre più personalizzati e individualizzati in base alle caratteristiche dei singoli pazienti.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".