Subgroups of Advanced Cancer Patients Clustered by Their Symptom Profiles: Quality-of-Life Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptom cluster analysis is a new frontier of research in symptom management. This study clustered patients by their symptom profiles to identify subgroups that may be at higher risk for poor quality of life (QOL) and that may, therefore, benefit most from targeted interventions. METHODS: Longitudinal study of metastatic cancer patients using the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS). We generated two-, three-, and four-cluster subgroups and examined the relationship of cluster membership with patient outcomes. To address the problem of missing longitudinal data, we developed a novel outcome variable (QualTime) that measures both QOL and time in study. RESULTS: Two hundred and twenty-one patients with a mean Palliative Performance Scale (PPS) of 59.1 were enrolled. The three-cluster model was chosen for further analysis. The low-burden subgroup had all low severity symptom scores. The intermediate subgroup separates from the low-burden group on the "debility" profile of fatigue, drowsiness, appetite, and well-being. The high-burden group separates from the intermediate-burden group on pain, depression, and anxiety. At baseline, PPS (p=0.0003) and cluster membership (p<0.0001) contributed significantly to global QOL. In univariate analysis, cluster membership was related to the longitudinal outcome, QualTime. In a multivariate model, the relationship of PPS to QualTime was still significant (p=0.0002), but subgroup membership was no longer significant (p=0.1009). CONCLUSION: PPS is a stronger predictor of the longitudinal variable than cluster subgroups; however, cluster subgroups provide a target for clinical interventions that may improve QOL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».