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Enregistrement W2535794650 · doi:10.1200/jco.2007.25.18_suppl.19612

The variations in symptom clusters related to well-being in palliative care patients during the final weeks of life

2007· article· en· W2535794650 sur OpenAlexaffabout
Kärin Olson, Leslie A. Hayduk, Marilyn Cree, Yat P. Tsui, Hue Quan, John Hanson, Peter G. Lawlor

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careLISRELDepression (economics)AnxietyGoodness of fitStructural equation modelingDeath anxietyPsychiatryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

19612 Background: The purpose of this study was to determine whether the relationships between symptoms and well-being, as experienced by palliative care patients, changed as patients approached death. Methods: Data were extracted from a database that included Edmonton Symptom Assessment System scores collected from palliative care patients on Day 7 of Weeks 5 (n=123), 2 (n=115), and 1 (n=113) prior to death between 1995 and 2000. The model contained 18 effect parameters. Based on standard sample size requirements for structural equation modeling of 10 cases per indicator variable, the study was adequately powered for all three time points. The majority of patients had advanced cancer and were receiving care in either a tertiary palliative care or hospice setting. All participants had Folstein Mini- Mental Status Examination scores of 22 or higher at the time of original data collection. A causal model, based primarily on clinical discussions, linking pain, anxiety, nausea, shortness of breath, drowsiness, loss of appetite, tiredness, depression, and well-being was proposed. The model was tested against the data from all three time points, using LISREL, version 8.7.2s. Results: The model fit the data for all time points, but was revised slightly based on the modification indices. The final Goodness of Fit Test values were χ 2 = 4.2 (d.f.=8, p=.84), χ 2 = 13.3 (d.f.=9, p=.15), and χ 2 = 5.5 (d.f.=9, p=.79) respectively. With respect to tiredness, depression and well-being, the model explained at least 70% of the variance at Week 5, between 57% and 83% of the variance at Week 2, and 42% to 58% of the variance in Week 1. Nausea was unimportant in all of the models. The two strongest effects, persisting over all three time periods, were those linking anxiety to depression, and drowsiness to tiredness, reflecting strong stability in patient rankings even as health declined and treatment changed. Conclusions: The symptom clusters in this study changed over time, in disagreement with existing research that assumes the relationships between symptoms within symptom clusters remain stable. An improved understanding of alterations in symptom clusters may contribute to improved control of patient comfort, quality of life, and quality of death. No significant financial relationships to disclose.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,445 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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