Attitude and support to inform clinical predictions of survival in patients with advanced cancer.
Notice bibliographique
Résumé
39 Background: Tumour factors (eg primary site, size) helpful in prognostication in early stage cancer may be less important than patient factors, such as Karnofsky performance status (KPS), later in the disease trajectory. We evaluated the utilization of the parameters attitude (ATT) and psychosocial support (PSS) in predicting remaining lifespan by two experienced multidisciplinary teams (MDT). Methods: After clinical assessment of consecutive patients, a quantitative clinical prediction of survival (CPS) was made prospectively, independently and anonymously by each health care provider (HCP). HCP recorded up to 4 factors (free-text) influencing their CPS. The Palliative Radiation Oncology (06/2010-12/2014) and Palliative Care (06/2012-01/2014) teams participated. Demographics, disease information, and date of death were abstracted. Summary statistics (means, standard deviations, and proportions) were calculated. Estimates for actual survival (AS) were obtained. Wilcoxon tests compared continuous variables and chi-square tests were used for categorical variables. Results: 2,582 predictions were made by 11 disciplines for 881 unique patients over 1,054 clinic visits. Median age was 66 years, 58.6% were male and 37.3% had lung cancer. KPS, when recorded, was ≥ 70 at 46.3% of visits. Cognitive status was below expected for 174/460 visits. Mean AS was 177 ± 190 days and mean CPS was 258 ± 300 days. The median number of factors cited was 4 (range 0-4), with disease extent most common. ATT and PSS as perceived by the HCP influenced 6.7% and 5.8% of CPS respectively, varying across disciplines (p < 0.0001). Overall, mean CPS was significantly longer when ATT (337d vs 252d; p < 0.0001) or PSS (310d vs 254d; p < 0.004) was quoted. CPS estimates by Nursing and Students were longer when ATT was mentioned (both p < 0.004). Students’ CPS were longer when PSS was described (p = 0.048). Mean AS was also longer when ATT (259d vs 178d; p < 0.0001) or PSS (224d vs 181d; p = 0.03) were cited overall, as well as within the Nursing, Student and Pharmacist groups (all p < 0.05). Conclusions: Attitude and available psychosocial support as evaluated by MDT appeared to correlate with both clinical prediction of survival and actual survival in this cohort.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».