Anaemia and other predictors of fatigue among patients on palliative therapy for advanced cancer.
Notice bibliographique
Résumé
The association of anaemia and other predictors of fatigue was studied in cancer patients on palliative treatment. A cohort of 128 consecutive patients (61 men and 67 women, mean age 63.6 years; range 36-85) was interviewed using the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) questionnaire, with 11 items describing cancer-related symptoms in visual analogue scale (VAS). Routine haematological samples were analysed at the time of interview. Both univariate and multivariate analyses were used to assess the independent predictors of fatigue. Out of the 10 symptoms recorded, fatigue was the single most frequent, reported by 91.3% of the patients, followed by pain (74.8%), sleeplessness (78.0%) and depression (74.2%). Anaemia was a significant determinant of fatigue (p=0.040)(OR=5.09; 95% CI 1.013-25.647). Out of the symptoms recorded, fatigue was significantly associated with depression (p=0.035), loss of appetite (p=0.016), anxiety (p=0.050), and sleeplessness (p=0.016). Total wellbeing was negatively associated with fatigue (OR=0.48, 95% CI 0.011-0.020)(p=0.0001). In multivariate analysis, anaemia was the most powerful independent predictor of fatigue, with OR=38.27 (95% CI 2.62-559.19)(p=0.008), followed by sleeplessness (OR=14.06 95% CI 1.44-137.02 p=0.023) and loss of appetite (OR=10.30 95% CI 1.04-101.10, p=0.045). Fatigue was unrelated to sex or age, or to the type of cancer, or the treatment category. Fatigue was common among cancer patients on palliative care. The single most powerful independent explanatory factor of fatigue was anaemia, implicating a need for interventional studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».