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Enregistrement W2789846038 · doi:10.1093/jcag/gwy009.190

A190 A PROSPECTIVE EVALUATION OF SYMPTOM BURDEN, OPIOID RISK, AND PERCEIVED BENEFITS OF NON-PHARMACOLOGICAL THERAPY IN CIRRHOSIS PATIENTS

2018· article· en· W2789846038 sur OpenAlexaffabout
Mina Niazi, S Chavda, Emma P. Hjartarson, Robert J. Bailey, Puneeta Tandon, Amanda Brisebois

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCirrhosisQuality of life (healthcare)PopulationVisual analogue scaleHepatic encephalopathyOpioidInternal medicinePhysical therapyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cirrhosis is associated with magnitude of symptoms leading to disability and poor quality of life. Although opioids are effective in many cases, opioid use has been associated with increased frequency of hepatic encephalopathy, cost related to hospital admission and longer hospital stay. In other chronic disease population including cancer, non-pharmacological therapies including yoga, group therapy, and mindfulness-based stress reduction have been shown to be efficacious for reducing pain, emotional distress, and fatigue. Patient interest, current use as well as perceived benefit and barriers for utilization of non-pharmacological therapies are unclear in cirrhosis patients. Within a population of patients with cirrhosis, we aimed to: 1) assess symptom burden; 2) risk of opioid dependency; 3) willingness to consider non-pharmacological therapy for symptom management. In a prospective study, we recruited 135 patients with chronic liver disease attending Cirrhosis Care Clinic at the University of Alberta Hospital and Royal Alexandra Hospital. Our inclusion criterion for the study was documented cirrhosis on imaging in individuals 18 years of age and older. We collected data on patient demographics, symptom burden using the Edmonton Symptoms Assessment Scale (ESAS-r), perceived overall wellbeing using EuroQuol Visual Analogue Scale (EQ-VAS), and risk of opioid dependency using Opioid Risk Tool Calculator. We also assessed patients’ familiarity with non-pharmacological therapy, willingness to try these therapies and any barriers preventing them from utilizing non-pharmacological modalities. 135 patients were recruited, mean age of 60 years with 62% being male patients, Child Pugh Class: A (58%), B (36%), and C (6%). Overall health status using EQ-VAS (EQ-VAS 0–100 Scale) was rated at 63.9 ± 22. Most commonly reported symptoms included: tiredness (52%), mood disorder (40%), drowsiness (36%), and pain (22%). In our study, 57% had moderate to severe opioid risk score, with higher scores being correlated with increased risk for opioid dependency and future abuse. Majority (85%) of patients were willing to learn about non-pharmacological approaches for their symptoms with the majority preferring an in person one-on-one delivery modality. The top three perceived barriers were expense, discomfort and concerns about privacy in a group setting. Despite the relatively well-compensated status of our cirrhosis cohort, symptom burden was significant and quality of life was low. In our study, we observed significant risk of opioid dependency. Patients have a high willingness to proceed with non-pharmacological therapy, with only few noted barriers. Therefore, more research is needed surrounding non-pharmacological therapeutic options in cirrhosis patients. None

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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