Severe Fatigue During the Palliative Treatment Phase of Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because of a rise in incidence and more effective treatments, the prevalence of patients with metastatic cancer is increasing fast. When palliative treatment is aimed at maintaining or improving patients' quality of life, knowledge about severe fatigue is clinically relevant because of its debilitating effect, but at present this information is lacking. OBJECTIVE: This study investigated the prevalence of severe fatigue in patients with various incurable cancers and whether severe fatigue increased with further treatment lines and differed between various cancers and treatment modalities. In addition, a relationship between severe fatigue and other symptoms was examined. METHODS: Patients were asked to fill in the Checklist Individual Strength, European Organization of Research and Treatment of Cancer-Quality of Life Questionnaire C30, and the McGill Pain Questionnaire during palliative anticancer treatment, and hemoglobin levels were collected. RESULTS: Of all participating patients (n = 137), 47% were severely fatigued. Patients who received first line of treatment were significantly less often severely fatigued (40%) compared with patients who received further lines (60%). Significantly more severe fatigue was observed when patients had more pain, dyspnea, appetite loss, nausea, vomiting, and constipation. CONCLUSIONS: During the phase of palliative anticancer treatment, fatigue was the most common symptom, nearly half of the patients had severe fatigue increasing with further treatment lines. Various treatment-related symptoms were related to more severe fatigue. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: As severe fatigue is significantly related to other symptoms of cancer and its treatment, the screening and treatment of these cancer-related symptoms should be more stringent, as they might negatively influence each other.
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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) | 0,001 | 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 ».