Personalized symptom goals in symptom assessment: A prospective multicenter study.
Notice bibliographique
Résumé
190 Background: PSG is a novel measure to assess treatment response in symptom management. In this multicenter prospective longitudinal observational study, we examined the PSG for 10 common symptoms in patients with advanced cancer, and identified the factors associated with PSG intensity and PSG response. Methods: We enrolled patients with advanced cancer seen at 5 outpatient palliative care clinics (USA, Jordan, Brazil, Chile and India). We assessed the intensity of 10 symptoms using the Edmonton Symptom Assessment Scale at first consultation visit and then a second visit 14-34 days later. We also assessed the PSG by asking patients “At what level would you feel comfortable with this symptom?” using the same 0-10 numeric rating scale for each symptom. Response was defined as symptom intensity ≤ PSG. We used multivariate logistic regression to determine factors associated with PSG intensity and PSG response. Results: 728 patients were enrolled from 5 palliative care clinics. The average age was 57 (range 19-85), 361 (50%) were female, and 29 (31%) were White. The medianPSG was 1/10 for nausea, 2/10 for depression, anxiety, drowsiness, well-being, dyspnea and sleep, and 3/10 for pain, fatigue, and appetite. In multivariate logistic regression, Asian ethnicity (odds ratio [OR] 2.4-8.2, P < 0.001), CAGE positivity (OR 1.7-2.3, P < 0.05) and higher baseline symptom intensity (ORs 1.08-1.15 per point, P < 0.03) were associated with PSG ≥ 2 for essentially all symptoms. At visit 2, 34%-73% of patients had a PSG response, which represents a significant improvement compared to the first visit (P < 0.05 except for depression, drowsiness and well-being). PSG response was associated with baseline PSG intensity (ORs 1.3-1.5 per point, P < 0.001) and ethnicity (P < 0.02) for physical symptoms, and male sex (ORs 1.45-1.65, P < 0.02) for psychological symptoms. Conclusions: PSG was 3 or lower for a majority of patients, and varied according to ethnicity, alcoholism and symptom intensity. PSG response allows clinicians and researchers to tailor treatment goals, while adjusting for individual differences in scale interpretation and factors associated with symptom response.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».