Impact of a structured multidisciplinary intervention on quality of life of older adults with advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients experience reductions in quality of life (QOL) while receiving cancer treatment and several approaches have been proposed to address QOL issues. In this project, the QOL differences between older adult (age 65+) and younger adult (age 18-64) advanced cancer patients in response to a multidisciplinary intervention designed to improve QOL were examined. METHODS: This study was registered on ClinicalTrials.gov, NCT01360814. Newly diagnosed advanced cancer patients undergoing radiation therapy were randomized to active QOL intervention or control groups. Those in the intervention group received six multidisciplinary 90-minute sessions designed to address the five major domains of QOL. Outcomes measured at baseline and weeks 4, 27, and 52 included QOL (Linear Analogue Self-Assessment (LASA), Functional Assessment of Cancer Therapy-General (FACT-G)) and mood (Profile of Mood States (POMS)). Kruskall-Wallis methodology was used to compare scores between older and younger adult patients randomized to the intervention. RESULTS: Of 131 patients in the larger randomized controlled study, we report data on 54 evaluable patients (16 older adults and 38 younger adults) randomized to the intervention. Older adult patients reported better overall QOL (LASA 74.4 vs. 62.9, p = 0.040), higher social well-being (FACT-G 91.1 vs. 83.3, p = 0.045), and fewer problems with anger (POMS anger-hostility 95.0 vs. 86.4, p = 0.028). Long-term benefits for older patients were seen in the anger-hostility scale at week 27 (92.2 vs. 84.2, p = 0.027) and week 52 (96.3 vs. 85.9, p = 0.005). CONCLUSIONS: Older adult patients who received a multidisciplinary intervention to improve QOL while undergoing advanced cancer treatments benefited differently in some QOL domains, compared to younger adult patients. Future studies can provide further insight on how to tailor QOL interventions for these age groups.
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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 ».