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Enregistrement W2585907801 · doi:10.1182/blood.v108.11.344.344

The Potential for Lost Productivity and Daily Activity Impairment in Patients with Follicular (FL) and Other Indolent Non-Hodgkin’s Lymphoma (NHL).

2006· article· en· W2585907801 sur OpenAlexaff
Matthew C. Cheung, Kevin Imrie, Jessica Friedlich, Rena Buckstein, Lisa K. Hicks, Yael Zaretsky, Brigette Hales, Eugenia Piliotis, Nicole Mittmann

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFollicular lymphomaInternal medicineCancerHematologyStage (stratigraphy)Lymphoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Nearly one in five cancer survivors report limitations in ability to work following diagnosis, with poor work-related outcomes particularly noted in the hematologic cancers. Although much is known about the efficacy, toxicity and direct costs of treatment for follicular lymphoma, there is no data assessing the impact of this diagnosis on productivity of affected individuals. Methods: We conducted a consecutive cross-sectional study of patients attending a malignant hematology clinic at a large multi-disciplinary cancer centre. Patients with a diagnosis of FL or other indolent NHL were asked to complete questionnaires assessing demographics, health status (EQ-5D), and work productivity and activity impairment (WPAI questionnaire). Results: Eighty-four patients completed the survey study (>95% response rate). Mean age was 58.7 (+/−13.8 SD) and 55% were male. Diagnoses included FL (55%), CLL (25%), and other indolent NHL (20%). The majority of patients presented in advanced stage (stage III–IV; 65%) and had received some therapy, although 29% were still being observed without having received therapy by the time of survey administration. The median disclosed income was $40,000–$59,000; 76% had pursued post-secondary education. Over 61% were working full-time prior to diagnosis while 14% were retired. Patients reported a minimal impact on their work productivity (1.9+/−3.2 on a scale of 0 to 10; 0=no effect and 10=complete impairment of activity) and on their daily activities (2.4+/−3.1) attributable to their cancer diagnosis. However, following diagnosis of NHL (and at the time of survey completion), only 33% were able to continue full-time work, 7% were working part-time, 10% required disability, and 37% were retired. Of those still working, a mean of 2.1 days (+/−6.9) were missed due to illness in the preceding 4 weeks, with a mean of 16 days (+/−8.7) worked in that period. Only 6% received paid assistance, while 17% required unpaid care from a partner/spouse, relative, or friend. Unpaid caregivers missed a mean of 11.3 days (+/−16.2) of work and provided a mean of 9.8 days (+/−13.4) of care. There was a significant inverse correlation between daily activity scores (high values=complete impairment) and health status ratings (high values=excellent health status/utilities) ascertained by the EQ-5D instrument (Spearman correlation coefficient −0.69; p<0.0001). After controlling for age, stage, and remission status, significant activity impairment (score >5) was predicted by poor self-rated health status (OR 32.1; 95% CI 5.9–174.2; p<0.0001) and also trended to be worse in patients receiving active treatment (OR 14.5; 95% CI 0.91–230.9; p=0.059). Conclusion: Although few patients with indolent lymphoma identified significant impairment in daily activity or work productivity, many were unable to continue full time employment following diagnosis, needed to miss days from work due to illness, or imposed a significant burden on caregivers. The greatest impact on activity and productivity is apparent in patients who rate their health status as poor and in those who are currently receiving systemic therapy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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