Prevalence, Intensity, and Prognostic Significance of Common Symptoms in Terminally Ill Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality of life and palliative management of end-stage cancer patients should improve with greater understanding of the prevalence, intensity, and prognostic significance of their symptoms. OBJECTIVE: We investigated the association between prevalence and intensity of common symptoms and overall survival in Chinese end-stage cancer patients. DESIGN: For this cross-sectional study, 163 Chinese patients with end-stage cancer completed an Edmonton Symptom Assessment questionnaire, and each was given a Karnofsky Performance Status (KPS) score. Overall survival was estimated via the Kaplan-Meier method. Factors affecting overall survival were determined by univariate and multivariate Cox regression analyses. RESULTS: Mean survival of these patients was 51 days. Pain, lack of appetite, and poor well-being were the most frequent symptoms, in 90.2%, 88.3%, and 87.7%, respectively. The most severe symptoms were fatigue, lack of appetite, drowsiness, and poor well-being. Fatigue, lack of appetite, drowsiness, shortness of breath, poor well-being, depression, and KPS score significantly affected overall survival rate, with a relative risk of dying of 1.560, 2.320, 1.684, 1.295, 1.912, 1.414, and 0.487, respectively (Cox regression coefficients: 0.361, 0.827, 0.539, 0.185, 0.694, 0.318, and -0.602). Fatigue, lack of appetite, shortness of breath, age, and KPS score were independent risk factors of overall survival, with a relative risk of dying of 1.581, 1.122, 1.123, 1.022, and 0.797, respectively (Cox regression coefficients: 0.458, 0.115, 0.116, 0.022, and -0.227). CONCLUSION: Fatigue, shortness of breath, lack of appetite, age, and KPS score were associated with overall survival of end-stage Chinese cancer patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».