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Enregistrement W2124216802 · doi:10.1089/jpm.2007.0007

Clinically Important Improvement in the Intensity of Fatigue in Patients with Advanced Cancer

2007· article· en· W2124216802 sur OpenAlexaboutno aff
Shantan Reddy, Éduardo Bruera, Ellen Pace, Karen Zhang, Cielito C. Reyes‐Gibby

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerIntensity (physics)OncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer-related fatigue (CRF) is the most common symptom experienced by patients with cancer. Clinically important improvement in the intensity of fatigue in palliative care patients has not been well established. We reviewed the data from 3 clinical trials of fatigue in 194 patients receiving palliative care treatment. Patients completed the Functional Assessment for Chronic Illness Therapy Fatigue (FACIT-F) and Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) at baseline and day 8 and their global perception of fatigue improvement (Global benefit score [GBS]: 1 = not beneficial, 7 = greatly important] during day 8. A GBS of 4 or more (moderate improvement, consistently beneficial) was considered a clinically significant improvement. Change scores in the ESAS and FACIT-F from baseline to day 8 were compared to the GBS greater than 4. Receiver-operating characteristic curves were also derived for ESAS and FACIT-F change scores for a GBS greater than 4, greater than 5, and greater than 6. Results showed the mean patient age was 56 (+/-12) years, and 37% were men. A reduction of approximately 10 points in FACIT-F (sensitivity = 73%, specificity = 78%, area under the curve = 0.82) and 4 points in ESAS fatigue (sensitivity = 66%, specificity = 72%, area under the curve = 0.78) score was best able to predict a clinically important improvement (GBS >/= 4). We were able to characterize the relationship between FACIT-F and ESAS scores and patients' global perception of improvement but further studies are needed to validate our findings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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