Predictors of dyspnea in patients with advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than 70% of patients with advanced cancer experience dyspnea. Dyspnea is predictive of shorter survival and interferes with quality of life (QOL). The present study aimed to identify predictors of the presence and severity of dyspnea in advanced cancer patients. METHODS: A prospective database collected from patients attending a palliative radiotherapy clinic was analyzed for patient demographics, Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) scores, Patient-Reported Functional Status (PRFS), history of smoking and respiratory conditions, pulse oximetry readings, and primary cancer site. Using the ESAS shortness of breath item, dyspnea was classified as mild [1-3], moderate [4-6] or severe [7-10]. Logistic regression analysis and generalized estimating equations (GEEs) were used to identify predictors of the severity of dyspnea and presence of moderate/severe dyspnea (ESAS ≥4) at patients' first visit and over time, respectively. RESULTS: A total of 252 patients with dyspnea data were included (median age 71.3 years, 61.5% male, 44.4% had dyspnea) in a demographic analysis. Multivariable analysis showed liver metastases (P=0.01, OR =2.04), a history of respiratory conditions (P=0.03, OR =2.09) and PRFS ≥3 (P=0.03, OR =1.75) were predictive of the severity of dyspnea at the first visit. Analyzed over time, liver metastases (P=0.02, OR =1.80), lymph node metastases (P=0.02, OR =1.79), a history of respiratory conditions (P=0.006, OR =2.50) and pulse oximetry <90 (P=0.003, OR =3.32) were predictive of greater severity of dyspnea symptoms. Patients with multiple radiation treatments in the thorax region were less likely to have severe dyspnea symptoms over time (P=0.01, OR =0.32). Lung metastases (P=0.04, OR =2.03), a history of respiratory conditions (P=0.01, OR =2.60) and PRFS ≥3 (P=0.009, OR =2.30) were predictive of moderate/severe dyspnea at the first visit. Over time, lymph node metastases (P=0.003, OR =2.51), a history of respiratory conditions (P=0.04, OR =2.37) and pulse oximetry <90 (P=0.0004, OR =5.15) were predictive of moderate/severe dyspnea. CONCLUSIONS: Liver, lung and lymph node metastases, a history of respiratory conditions, pulse oximetry <90 and PRFS ≥3 were predictive of the severity of dyspnea and moderate/severe dyspnea. Physicians should be aware of predictive factors that could lead to dyspnea to promote early intervention for improved patient care and the creation of screening tools for clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».