Identifying tools for capturing the overall experience of dyspnea in a lung cancer population: The patient’s perspective.
Notice bibliographique
Résumé
73 Background: Efficient methods of tracking dyspnea can improve quality of care. We asked lung cancer patients to assess five validated patient-reported outcome (PRO) tools and determine whether these tools captured different domains of their dyspnea experience. Methods: This cross-sectional study of adult lung cancer outpatients of all stages utilized touch screen tablets to administer five dyspnea tools (Borg severity (B), Reduced Cancer Dyspnea (R), Breathlessness intensity (I), breathlessness distress (D), and MRC breathlessness (M) scales) that focused on the severity, experience, intensity, extent, and functional impairment of dyspnea, respectively. Patients were then asked whether each tool captured their dyspnea experience. Results: Of 226 lung cancer patients, 120 reported some level of dyspnea, and their responses were analyzed. Median age (range) was 67 (30-97) years; 53% were males; 37% were stage I-II; 56%, were stage III-IV. All the tools except B were completed by over 90% of patients (R 95%, I 93%, D 91%, M 91%). 71% of patients thought that M captured functional impairment well, while 58-62% of patients thought that R, S, A captured experience, intensity and distress well. B had the lowest completion rate (83%) and the lowest patient perception that is captured severity of dyspnea well (49%). Qualitative analysis suggests that most dyspnea is activity-related in this population, which would be consistent with patients favoring M (functional assessment) over B (dyspnea at present in clinic). I+D+M takes under 5 minutes to complete, whilst R takes 5+ minutes alone to complete. Conclusions: In a sample of cancer patients with high prevalence of dyspnea, patients felt four of five tools were useful in capturing various domains of their dyspnea experience. The majority of patients felt that the questions were relevant to their circumstances. I, D, M are appropriate screening tools, whilst R may be useful under specific circumstances. Our next step is the application and evaluation of self management tools in the dyspnea setting using these four tools.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».