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Enregistrement W2163641061 · doi:10.1037/a0033497

Longitudinal changes in clusters of cancer patients over an 18-month period.

2013· article· en· W2163641061 sur OpenAlexafffund
Claudia Trudel‐Fitzgerald, Josée Savard, Hans Ivers

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQuality of life (healthcare)MedicineNauseaCancerAnxietyDepression (economics)Longitudinal studyHospital Anxiety and Depression ScaleBreast cancerCluster (spacecraft)Prospective cohort studyCross-sectional studyVomitingInternal medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Cross-sectional studies in cancer have revealed the presence of clusters of symptoms (e.g., gastrointestinal, emotional) and of patients (e.g., low or high levels of symptoms), but not much is known about their longitudinal evolution. In addition, their relationships with medical factors (e.g., cancer sites, treatments) and possible consequences (e.g., functioning) have yet to be established. This prospective study assessed the presence of clusters of patients in 828 participants scheduled to undergo surgery for cancer. METHODS: The patients completed the Hospital Anxiety and Depression Scale, the Insomnia Severity Index, the Multidimensional Fatigue Inventory, the EORTC Quality-of-Life-Questionnaire-C30, and a physical symptoms questionnaire at baseline and 2, 6, 10, 14, and 18 months later. RESULTS: Cluster analyses identified between five and eight clusters of patients depending on the time point. The "Low Symptoms" cluster was the most common (24.8 to 35.0% of the sample), whereas one with predominant nausea and vomiting symptoms was among the least common (1.6 to 3.5%). Significant differences were found between cancer sites, treatment regimens, quality of life, and functioning scores. Prostate cancer patients and those treated by surgery only were overrepresented in the "Low" cluster, whereas breast cancer patients were more likely to fall into the "Moderate - Night Sweats" cluster. Clusters with more severe psychological symptoms were associated with lower functioning and quality of life. CONCLUSIONS: This study revealed distinct clusters of patients that varied in number during cancer treatments. Findings also identified some clusters associated with lower quality of life and functioning, which should receive more clinical attention.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,366 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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