Trajectory of Performance Status and Symptom Scores for Patients With Cancer During the Last Six Months of Life
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Ontario's cancer system is unique because it has implemented two standardized assessment tools population-wide to improve care: the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) measures severity of nine symptoms (scale 0 to 10; 10 indicates the worst) and the Palliative Performance Scale (PPS) measures performance status (scale 0 to 100; 0 indicates death). This article describes the trajectory of ESAS and PPS scores 6 months before death. PATIENTS AND METHODS: Observational cohort study of cancer decedents between 2007 and 2009. Decedents required ≥1 ESAS or PPS assessment in the 6 months before death for inclusion. Outcomes were the decedents' average ESAS and PPS scores per week before death. RESULTS: Ten thousand seven hundred fifty-two (ESAS) and 7,882 (PPS) decedents were included. The mean age was 65 years, half were female, and approximately 75% of assessments occurred in cancer clinics. Average PPS score declined slowly over the 6 months before death, starting at approximately 70 and ending at 40, declining more rapidly in the last month. For ESAS symptoms, average pain, nausea, anxiety, and depression scores remained relatively stable over the 6 months. Conversely, shortness of breath, drowsiness, well-being, lack of appetite, and tiredness increased in severity over time, particularly in the month before death. More than one third of the cohort reported moderate to severe scores (ie, 4 to 10) for most symptoms in the last month of life. CONCLUSION: In this large outpatient cancer population, trajectories of mean ESAS scores followed two patterns: increasing versus generally flat. The latter was perhaps due to available treatment (eg, prescriptions) for those symptoms. Future research should prioritize addressing symptoms that worsen over time.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle