Factors associated with the severity and improvement of fatigue in patients with advanced cancer presenting to an outpatient palliative care clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to determine factors associated with the severity of cancer related fatigue (CRF) and predictors of improvement of CRF at the first follow-up visit in patients with advanced cancer referred to outpatient palliative care clinic (OPC). METHODS: We reviewed the records of consecutive patients with advanced cancer presenting to OPC. Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) scores were obtained at the initial and subsequent visits between January 2003 and December 2008. All patients received interdisciplinary care led by palliative medicine specialists following an institutional protocol. Fatigue improvement was defined as a reduction of ≥2 points in ESAS score relative to the baseline. Descriptive statistics were used to summarize patient characterstics. Univariate analyses were performed and only significant variables were included in multivariate regression analysis to determine factors associated with severity and improvement in CRF. RESULTS: A total of 1778 evaluable patients were analyzed (median age, 59 years; 52% male). The median time between visits was 15 days. Median fatigue scores on the ESAS were 6 at baseline and 5 at follow-up. Severity of all ESAS items and low serum albumin were associated with fatigue at baseline (p < 0.0001). The improvement of fatigue was observed in 586 patients (33%). The hierarchical model showed that fatigue improved over time (b = -0.009; p = 0.0009). low appetite (odds ratio [OR] = 1.09 per point; p = 0.0113) and genitourinary cancer (OR = 1.74 per point; p = 0.0458) were significantly associated with improvement of fatigue. CONCLUSIONS: CRF is strongly associated with physical and emotional symptoms. Genitourinary cancer and low appetite at baseline were associated with successful improvement of fatigue.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».