Involving clinic patients in systematic symptom reporting to improve cancer care: Exploring prevalence of sleep disturbances (SD) and fatigue (FAT).
Notice bibliographique
Résumé
68 Background: SD and FAT occur in 30-50% of cancer patients. Patient-reported outcome measure surveys are avenues through which healthcare providers (HCP) can receive symptom-related clinically relevant information directly from patients, and engage them in their own care plan. By asking patients to report symptoms rapidly through tablet/computer-based technology, HCPs can involve patients in the delivery of care. Methods: In a pilot study evaluating utility of systematic symptom reporting, 336 adult cancer patients across all stages and disease sites who were attending outpatient cancer clinics at Princess Margaret Cancer Centre (PMCC) (Toronto, Canada) completed electronic tablet-administered secure surveys on SD (Insomnia Severity Index) and FAT patterns (FACT-fatigue). These tools measured both symptom severity and interference with function. Results: With a median age of 59 (19-91) years, 55% female, across a broad distribution of cancer sites, 56% of our sample reported moderate to very severe (MTVS) SD over the last 7 days: 31% had MTVS difficulty falling asleep; 43% had MTVS difficulties staying asleep; 36% had MTVS problems waking up too early. While 62% who had MTVS SD were not distressed by their SD, 95% who were distressed by their SD met the criteria of MTVS SD. 78% of patients had any level of FAT over the last 7 days, with 40% reporting MTVS FAT. While 40% who had MTVS FAT were still able to perform their usual activities, 67% of patients who were not able to do their usual activities had MTVS FAT. Conclusions: Across all stages and disease sites of cancer patients at PMCC, the prevalence of SD and FAT was both high. Severity and interference with function by FAT and SD were often distinct and non-overlapping. Involving patients in the systematic evaluation of symptoms, particularly using newer tablet-based technology within the clinic, was feasible. Through the use of patient reported electronic applications, patients could easily and systemically report their symptoms in real-time. FAT management has always been a high priority at our institution. However, based on our results, a cancer center-wide self-management plan is being considered for SD.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».