Describing symptoms using the Symptom Screening in Pediatrics Tool in hospitalized children with cancer and hematopoietic stem cell transplant recipients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives were to describe any bothersome symptom and severely bothersome symptoms in inpatient children with cancer and hematopoietic stem cell transplant (HSCT) recipients. We included children 8-18 years of age with cancer or HSCT recipients who were receiving active treatment for cancer, admitted to hospital, and expected to be in hospital 3 days later. We administered the self-report Symptom Screening in Pediatrics Tool (SSPedi). We described those who identified any degree of symptom bother (at least "a little") and those who rated the degree of bother as severe ("a lot" or "extremely"). Factors associated with severe symptoms and total SSPedi scores were examined using multiple logistic and linear regression. Among the 302 patients, 298 (98.7%) reported having any bothersome symptom and 181 (59.9%) had at least one severely bothersome symptom. In multiple regression, older children were significantly more likely to have at least one severely bothersome symptom (15-18 and 11-14 years vs. 8-10 years; P = 0.008) and to have higher total SSPedi scores (P = 0.0003). Those with relapsed disease were more likely to have at least one severely bothersome symptom (odds ratio 2.1, 95% confidence interval 1.1-4.3; P = 0.037) and HSCT recipients were more likely to have higher symptom scores (β = 3.48, standard error = 1.6; P = 0.030). Almost all children receiving cancer therapies experience bothersome symptoms and 60% have at least one severely bothersome symptom. Older children experienced more severely bothersome symptoms and higher symptom scores. Future studies should follow children longitudinally to better understand the symptom trajectory and should institute interventions to manage symptoms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle