Exploring the relationship of self-reported lack of appetite to patient characteristics and symptom burden.
Notice bibliographique
Résumé
187 Background: Cancer anorexia-cachexia syndrome (CACS) in patients is associated with decreases in lean body mass and body weight. Self-reported lack of appetite may be an important indicator for early identification of CACS. The current analyses examined the relationship of perceived lack of appetite to patient characteristics and overall symptom burden in a large mixed cancer sample referred to a palliative care clinic. Methods: We conducted a retrospective review of patients newly referred to an outpatient palliative care clinic over a two-year period. Data on demographic and clinical characteristics and patient-reported symptom scores on the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) were abstracted. Pearson’s correlations and ANOVAs were used to assess relationships between variables. Multiple regression analysis was used to evaluate the relative contribution of variables that were significantly correlated with lack of appetite at the univariate level. Results: Data on 544 patients ( M=53.7 years) showed that older age (r=12, p<.01), not being married or in a marriage-like relationship (r=.09, p=.04), having insurance other than managed care insurance (r=.10, p=.02), lower body mass index (BMI; r=.11, p<.01), marijuana use (r=.18, p<.0001), and overall symptom burden (ESAS total score r=.52, p < .0001) were associated with worse lack of appetite ( M=3.5, SD=3.1). Patients who were underweight (BMI <18.5, 46.7%) reported significantly worse lack of appetite than patients who were normal weight, overweight, or obese ( M=3.9, SD=3.2, p<.01). The final hierarchical regression model accounted for 34% of the variance in lack of appetite, with age, marital status, BMI, marijuana use, and total symptom burden remaining significant independent correlates (p’ s <.01). Conclusions: Contrary to expectations, relatively few clinical correlates were associated with self-reported lack of appetite. Future research should explore inter-individual genetic factors to explain alterations in lean body mass and body weight that may contribute to poor appetite in patients. Such factors may be important indicators for early identification of CACS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».