Self‐assessment in cancer patients referred to palliative care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research in palliative care is considered difficult due to the poor health of patients. However, patient-provided data are essential for a thorough description of patient symptomatology and for the evaluation of care. METHODS: The authors examined the feasibility of a questionnaire-based study using the European Organization for Research and Treatment of Cancer quality-of-life instrument EORTC QLQ-C30, the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), and the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) in cancer patients who were receiving palliative care. This report describes the symptomatology of participating patients and examines differences in symptomatology between patients in three palliative care functions: inpatient, outpatient, and palliative home care. RESULTS: Of 267 eligible patients who were referred to a department of palliative medicine, initial self-assessment questionnaires were obtained from 176 patients (65.9%). The 91 nonparticipants were older and had lower Karnofsky Performance status (KPS) values than the participants. Almost all participating patients suffered from impaired role function and physical function and had high levels of pain, fatigue, and other symptoms. According to the HADS, 47% of patients suffered from depression. Outpatients had better scores than inpatients and patients in palliative home care for physical function, role function, cognitive function, depression, and inactivity. CONCLUSIONS: It is possible to carry out a questionnaire-based study of symptomatology in consecutive cancer patients in palliative care, achieving rather complete data from the participants. The symptomatology in these patients was very pronounced. The questionnaires were able to detect clinically important differences between places of service.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».