Predicting 7-Day Survival Using Heart Rate Variability in Hospice Patients with Non-Lung Cancers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A simple and accurate survival prediction tool can facilitate decision making processes for hospice patients with advanced cancers. The objectives of this study were to explore the association of cardiac autonomic functions and survival in patients with advanced cancer and to evaluate the prognostic value of heart rate variability (HRV) in 7-day survival prediction. METHODS: A prospective study was conducted on 138 patients with advanced cancer recruited from the hospice ward of a regional hospital in southern Taiwan. Information on functional status and symptom burden of the patients was recorded. Frequency-domain HRV was obtained for the evaluation of cardiac autonomic functions at admission. The end point of the study was defined as the survival status at day 7 after admission to the hospice ward. Multivariate logistic regression analyses were performed to evaluate the independent associations between HRV indices and survival of 7 days or less. RESULTS: The median survival time of the patients was 20 days (95% CI, 17-28 days). Results from the multivariate logistic regression analysis indicated that the natural logarithm-transformed high-frequency power (lnHFP) of a value less than 2 (OR = 3.8, p = 0.008) and ECOG performance status of 3 or 4 (OR = 3.4, p = 0.023) were significantly associated with a higher risk of survival of 7 days or less. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis revealed that the area under the curve was 0.71 (95% CI, 0.61-0.81). CONCLUSIONS: In hospice patients with non-lung cancers, an lnHPF value below 2 at hospice admission was significantly associated with survival of 7 days or less. HRV might be used as a non-invasive and objective tool to facilitate medical decision making by improving the accuracy in survival prediction.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle