Frequency and factors associated with falls in patients with advanced cancer presenting to an outpatient supportive care clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the frequency and factors associated with fall episodes in advanced cancer patients. METHOD: We analyzed data that included demographic characteristics, utilization of assistive devices, cancer diagnosis, metastatic site, performance status, medications including hypnotics and opioids, Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) score, and Memorial Delirium Assessment Scale (MDAS) score in 384 consecutive patients who were newly referred to the Supportive Care Clinic at the MD Anderson Cancer Center from January 1 to December 31, 2009. All patients completed standardized forms to report falls within the last month. Multivariate backward regression analyses were employed to identify factors predictive of falls in advanced cancer. RESULTS: The mean age of patients was 58 years, and 192 (50%) were male. Mean (SD)/median score for pain was 5 (2.8), 5; fatigue 5.6 (2.6), 6; sleep disturbance 5(2.7), 5; drowsiness 3.7(3), 3; and anorexia 5(3), 5. Some 31 patients (8%) reported fall episodes within the past month, 17 (55%) of whom reported the use of assistive devices. Using assist devices (OR = 5.5, 95% CI: 2.6-11.9, p < 0.0001) and taking zolpidem (OR = 3.39, 95% CI: 1.39-7.7, p = 0.008) were associated with an enhanced chance of falling. Higher MDAS score (4.00 vs. 1.42, p = 0.001) and MDAS positive screening for delirium (21 vs. 3.6%, p < 0.001) were also associated with falls. However, severity on the ESAS at the initial consult was not associated with falls. SIGNIFICANCE OF RESULTS: We conclude that 31 of 384 patients (8%) with advanced cancer receiving outpatient supportive care reported falls in the previous month. Patients with assistive devices, taking zolpidem, and with a higher MDAS score, and a positive delirium screening reported more frequent falls. Further studies are warranted.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».