The use of ESAS in assessing the symptoms of palliative patients : A literature study
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.010 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".