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Enregistrement W2151994694 · doi:10.1017/s1478951512000879

Consistency of symptom clusters among advanced cancer patients seen at an outpatient supportive care clinic in a tertiary cancer center

2013· article· en· W2151994694 sur OpenAlexaboutno aff
Sriram Yennurajalingam, Jung Hye Kwon, Diana L. Urbauer, David Hui, Cielito C. Reyes‐Gibby, Éduardo Bruera

Notice bibliographique

RevuePalliative & Supportive Care · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerCancer painPalliative careNauseaDepression (economics)Outpatient clinicAnxietyPhysical therapyInternal medicinePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Advanced cancer patients often develop severe physical and psychological symptom clusters (SCs), but limited data exist on their consistency or severity after an outpatient interdisciplinary team consultation led by palliative care specialists. The primary aim of the study was to determine the consistency and severity of SCs in advanced cancer patients in this setting. METHOD: A total of 1373 patients with advanced cancer who were referred to The University of Texas MD Anderson Cancer Center's Outpatient Supportive Care Center between January 2003 and October 2008 with a complete Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS; 0-10 scale) occurred at initial and first follow-up visit were reviewed (median 14 days, range 1-4 weeks). We used a Wilcoxon signed-rank test to determine whether symptoms changed over time, and a principal components factor analysis with varimax rotation to determine SCs at baseline and at first follow-up. The number of factors calculated was determined based upon the number of eigenvalues. RESULTS: The patients' ratings of the following symptoms (mean, SD) at the initial and follow-up visits, respectively, were: fatigue 6.2 (2.3) and 5.7 (2.5, p < 0.0001), pain 5.4 (2.9) and 4.6 (3, p < 0.0001), nausea 2.2 (2.8) and 2.0 (2.6, p < 0.0001), depression 3.0 (2.9) and 2.5 (2.7, p < 0.0001), anxiety 3.4 (3.0) and 2.8 (2.8, p < 0.0001), drowsiness 4.8 (3.1) and 4.4 (3.1, p < 0.0001), dyspnea 3.0 (2.9) and 2.7 (2.8), p < 0.0001), loss of appetite 4.2 (2.7) and 3.9 (2.7, p < 0.0001), sleep disturbances 4.2 (2.6) and 3.8 (2.6, P < 0.0001), and well-being 4.3 (2.5) and 3.9 (2.3, p < 0.0001). Cluster composition differentiated into physical (fatigue, pain, nausea, drowsiness, dyspnea, and loss of appetite) and psychological (anxiety and depression) components at the initial visit, and these two SCs were consistent upon follow-up. SIGNIFICANCE OF RESULTS: We conclude that SCs remain constant between baseline and near-term follow-up but that the severity of those symptoms lessened during that interval. This knowledge may allow palliative care teams to provide more targeted and higher-quality care, but further studies are needed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,297 · 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.

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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