Why newly diagnosed cancer patients require supportive care? An audit from a regional cancer center in India
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The present study was planned to record the distressing symptoms of newly diagnosed cancer patients and evaluate how the symptoms were addressed by the treating oncologists. MATERIALS AND METHODS: All newly diagnosed cancer patients referred to the Department of Radiotherapy during May 2014 were asked to complete a questionnaire after taking their consent. The Edmonton symptom assessment scale-regular questionnaire was used to assess the frequency and intensity of distressing symptoms. The case records of these patients were then reviewed to compare the frequency and intensity documented by the treating physician. The difference in the two sets of symptoms documented was statistically analyzed by nonparametric tests using SPSS software version 16. RESULTS: Eighty-nine patients participated in this study, of which only 19 could fill the questionnaire on their own. Anxiety was the most common symptom (97.8%) followed by depression (89.9%), tiredness (89.9%), and pain (86.5%). The treating physicians recorded pain in 83.1% whereas the other symptoms were either not documented or grossly underreported. Anxiety was documented in 3/87 patients, but depression was not documented in any. Tiredness was documented in 12/80 patients, and loss of appetite in 54/77 patients mentioning them in the questionnaire. Significant statistical correlation could be seen between the presence of pain, anxiety, depression, tiredness, and loss of appetite in the patients. CONCLUSION: The study reveals that the distressing symptoms experienced by newly diagnosed cancer patients are grossly underreported and inadequately addressed by treating oncologists. Sensitizing the oncologists and incorporating palliative care principles early in the management of cancer patients could improve their holistic care.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».