Online screening for distress, the 6th vital sign, in newly diagnosed oncology outpatients: randomised controlled trial of computerised vs personalised triage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This randomised controlled trial examined the impact of screening for distress followed by two different triage methods on clinically relevant outcomes over a 12-month period. METHODS: Newly diagnosed patients attending a large tertiary cancer centre were randomised to one of the two conditions: (1) screening with computerised triage or (2) screening with personalised triage, both following standardised clinical triage algorithms. Patients completed the Distress Thermometer, Pain and Fatigue Thermometers, the Psychological Screen for Cancer (PSSCAN) Part C and questions on resource utilisation at baseline, 3, 6 and 12 months. RESULTS: In all, 3133 patients provided baseline data (67% of new patients); with 1709 (54.5%) retained at 12 months (15.4% deceased). Mixed effects models revealed that both groups experienced significant decreases in distress, anxiety, depression, pain and fatigue over time. People receiving personalised triage and people reporting higher symptom burden were more likely to access services, which was subsequently related to greater decreases in distress, anxiety and depression. Women may benefit more from personalised triage, whereas men may benefit more from a computerised triage model. CONCLUSION: Screening for distress is a viable intervention that has the potential to decrease symptom burden up to 12 months post diagnosis. The best model of screening may be to incorporate personalised triage for patients indicating high levels of depression and anxiety while providing computerised triage for others.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».