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Enregistrement W2890999691 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.e21633

Characteristics and predictors of pain in patients with newly diagnosed and relapsed acute leukemia (AL).

2017· article· en· W2890999691 sur OpenAlexaff
Adir Shaulov, Gary Rodin, Anne Rydall, Gordana Popović, Aaron D. Schimmer, Lisa W. Le, Camilla Zimmermann

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineDiseasePopulationMalignancyDistressCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e21633 Background: AL is a hematopoietic stem cell malignancy associated with substantial morbidity and mortality. The prevalence, correlates and causes for pain in this population have not been well studied. We present the results of a large cross-sectional study of pain in individuals with AL. Methods: Patients with newly-diagnosed or recently-relapsed AL admitted to a large tertiary cancer center completed the Memorial Symptom Assessment Scale (MSAS, which has subscales of prevalence, severity, frequency and distress, with ratings of 0 = none, 1 = mild, 2 = moderate, 3 = severe, 4 = very severe). Demographic information, and disease and treatment variables were recorded. Two raters completed chart reviews in duplicate (with discussion of discordant results) for patients with severe pain (MSAS severity ≥3/4) to assess the site of pain. Results: A total of 362 patients were recruited from January 2008 to October 2013: 249 (68.8%) with AML, 80 (22.1%) ALL and 33 (9.1%) APL. Of these, 326 (90.1%) were newly diagnosed and 36 (9.9%) had relapsed disease; 346 (95.6%) were treated with (re)induction chemotherapy. Of 360 who completed the MSAS, pain was reported in 174 (48.3%), of whom 34.4% scored ≥3/4 on severity, 43.1% on frequency, and 44.3% on distress related to the pain. On multivariable analysis, patients reporting pain were more likely to be younger (OR 0.98 old vs young, p < 0.001), and to have ALL (OR 0.57 AML vs ALL, p < 0.05); duration of illness, gender, education, income and treatment intensity were not associated with pain. Pain was correlated with difficulty sleeping, worrying, difficulty concentrating, and feeling sad, nervous or irritable (all p < 0.001). Of the 60 patients reporting severe pain (≥3/4), its site was identified in 53 (88.3%). The most common sites were oropharynx (29.7%), head (18.9%), abdomen (14.9%) and musculoskeletal (12.2%). Only 1.1% (4/362) of the cohort was referred to the palliative care/symptom control team over the month prior to or following assessment. Conclusions: Pain is a frequent and distressing symptom in patients with newly diagnosed or relapsed AL. Further research is needed to assess the efficacy of supportive care interventions in this population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,350 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
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