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Parikh algorithm-based palliative care

Algorithm-Based Palliative Care in Patients With Cancer: A Cluster Randomized Clinical Trial

Paziente / Popolazione Intervento / Esposizione Confronto Esito

In 562 pazienti con cancro polmonare o gastrointestinale avanzato, prescrizioni predefinite di cure palliative con possibilità di rifiuto hanno aumentato le consulenze di cure palliative completate entro 12 settimane rispetto ai report di confronto tra pari con invio a discrezione del clinico.

N
562pazienti
Disegno
RCT a cluster a due bracci, 15 ambulatori di oncologia territoriale, Tennessee, USA
Esito
Consulenza di cure palliative completata entro 12 settimane dall'arruolamento
Rilevanza
2Importante — uno dei diversi pilastri.
RisultatoVisita di cure palliative completata 130/296 (43,9 %) vs. 22/266 (8,3 %) (aOR 8,9, IC al 95 % 5,5–14,6; p<0,001). Tra i 179 deceduti, terapia sistemica entro 14 giorni dalla morte 6,5 % vs. 16,1 % (aOR 0,3, IC al 95 % 0,1–0,7; p=0,05). Nessuna differenza in qualità di vita, sensazione di essere ascoltati e compresi, o invio tardivo in hospice.
Parikh RB, et al. JAMA Netw Open. 2025;8(2):e2458576. 10.1001/jamanetworkopen.2024.58576
Discussione e critica

Una strategia di implementazione scalabile per le cure palliative precoci raccomandate dalle linee guida nell'oncologia territoriale, dove l'accesso è in ritardo: i default con giustificazione motivata hanno portato i tassi di consulenza dall'8,3 % al 43,9 % e ridotto la terapia sistemica in prossimità della morte. L'«algoritmo» è una regola della cartella elettronica derivata dalle linee guida e non un modello appreso, qualità di vita e tempistica dell'hospice non sono cambiate, e lo studio si colloca in un'unica rete oncologica. Condivide la sua discendenza di economia comportamentale con Manz ML nudges (SIC).