High Symptom Burden and Low Functional Status in the Setting of Multimorbidity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To enhance understanding of the relationship between multimorbidity, symptom burden, and functional status in individuals with life-limiting illness. DESIGN: Secondary analysis of baseline data from a randomized clinical trial conducted in the Palliative Care Research Cooperative Group. Group differences were tested using a t-test; multivariate regression analysis was used to determine the effect of multiple variables on functional status and symptom burden. SETTING: Fifteen Palliative Care Research Cooperation sites. PARTICIPANTS: Adults who participated in a parent statin-discontinuation clinical trial were included in the analysis (N = 381). Inclusion criteria were diagnosis of a life-limiting illness, statin use for 3 months or longer, life expectancy longer than 1 month, and declining functional status. MEASUREMENTS: Cancer diagnosis (solid organ and hematologic malignancies), multimorbidity (Charlson Comorbidity Index (CCI) score), symptom burden (Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) score, number of symptoms with ESAS severity score >4), functional status (Australia-modified Karnofsky Performance Scale (AKPS)). RESULTS: Fifty-one percent had a primary diagnosis of cancer; mean age 74.1 ± 11.6. Participants had multiple comorbid illnesses (CCI score 4.9 ± 2.8), multiple symptoms (ESAS score 27.2 ± 15.9), and poor functional status (AKPS = 53 ± 13). In univariate and multivariate analyses, multimorbidity was associated with greater symptom burden (4.2 vs 3.1 moderate or severe symptoms (t = -3.2, P = .002), 12% vs 6% with severe symptoms (t = -3.7, P < .001)), but cancer diagnosis was not. In univariate and multivariate analyses, higher symptom burden was associated with poorer functional status (F = 11.6, P < .001), but multimorbidity was not. CONCLUSION: Symptoms cannot be attributed solely to a diagnosis of cancer. The association between symptom burden and functional status underscores the importance of clinical attention to symptoms in individuals with multimorbidity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».