The changing causal foundations of cancer-related symptom clustering during the final month of palliative care: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptoms tend to occur in what have been called symptom clusters. Early symptom cluster research was imprecise regarding the causal foundations of the coordinations between specific symptoms, and was silent on whether the relationships between symptoms remained stable over time. This study develops a causal model of the relationships between symptoms in cancer palliative care patients as they approach death, and investigates the changing associations among the symptoms and between those symptoms and well-being. METHODS: Complete symptom assessment scores were obtained for 82 individuals from an existing palliative care database. The data included assessments of pain, anxiety, nausea, shortness of breath, drowsiness, loss of appetite, tiredness, depression and well-being, all collected using the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS). Relationships between the symptoms and well-being were investigated using a structural equation model. RESULTS: The model fit acceptably and explained between 26% and 83% of the variation in appetite, tiredness, depression, and well-being. Drowsiness displayed consistent effects on appetite, tiredness and well-being. In contrast, anxiety's effect on well-being shifted importantly, with a direct effect and an indirect effect through tiredness at one month, being replaced by an effect working exclusively through depression at one week. CONCLUSION: Some of the causal forces explaining the variations in, and relationships among, palliative care patients' symptoms changed over the final month of life. This illustrates how investigating the causal foundations of symptom correlation or clustering can provide more detailed understandings that may contribute to improved control of patient comfort, quality of life, and quality of death.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».