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Enregistrement W2271448827 · doi:10.1200/jco.2013.31.31_suppl.225

The frequency of falls in patients with advanced cancer followed in an outpatient palliative care center.

2013· article· en· W2271448827 sur OpenAlexaboutno aff
Maxine de la Cruz, Neha Didwaniya, Kimberson Tanco, Seong Hoon Shin, Akhila Reddy, Maria Teresa San Miguel Arregui, Herlinda Moreno, Éduardo Bruera, Gary B. Chisholm, Janet L. Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careDepression (economics)Quality of life (healthcare)Logistic regressionCancerInternal medicinePhysical therapyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

225 Background: Falls are a concern in patients who are frail, have advance age or severe underlying medical condition as a significant cause of morbidity and reduced quality of life. It has been reported to occur in up to 50% of palliative care patients in different settings. Our aim was to determine the frequency of falls and identify its predictors and correlates in patients with advanced cancer. Methods: We reviewed 1,984 consecutive patients with advanced cancer seen in the outpatient supportive care center and determined the frequency of patient reported falls within the last month prior to the visit. Baseline patient characteristics, symptom severity scores in the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), medication use, functional status, and use of assistive devices were used to identify factors that are predictive of falls using backwards stepwise logistic regression. Results: 1,041 (52%) were female, 1,377 (69%) were non-Hispanic-white, 343 (17%) had peripheral neuropathy, 237 (12%) were on psychotropic medications, and 1,140 (58%) were on opioids. There were 211 (11%) patient reported falls. Presence of brain metastasis, use of assistive device, ECOG, ESAS depression, and weight prior to visit were significantly associated with patient reported falls in the multivariate model. Conclusions: One tenth of patients seen in the outpatient supportive care clinic reported falls. Our findings showing that falls to be associated with brain metastasis, assistive device, functional status, ESAS depression and weight are useful in stratifying high risk patients. They also show that certain medications deemed as risk factors in other populations were not associated with falls. [Table: see text]

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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