Association of impairments in activities of daily living (ADLs) with symptom burden, health care utilization, and survival among hospitalized patients with advanced cancer.
Notice bibliographique
Résumé
203 Background: Hospitalized patients with cancer often have impaired ADLs related to age, comorbidities, and both cancer and treatment-related morbidity. However, the relationship between ADL impairment and patients’ symptom burden and clinical outcomes has not been well described. Methods: We prospectively enrolled patients with advanced cancer with unplanned hospitalizations at an academic medical center. Upon admission, nurses assessed patients’ ADLs (mobility, feeding, bathing, dressing, and grooming). We used the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) and Patient Health Questionnaire-4 to assess physical and psychological symptoms, comparing symptom burden between patients with and without ADL impairment. We used regression models adjusted for age, sex, education, Charlson comorbidity index, months since advanced cancer diagnosis, and cancer type to assess the relationship between any ADL impairment and hospital length of stay, the composite outcome of death or readmission within 90 days of discharge, and survival. Results: Among 932 patients, 40.2% had at least one ADL impairment. Patients with ADL impairment were older (67.2 vs. 60.8 years, p<0.001), had higher Charlson comorbidity index (1.1 vs. 0.7, p<0.001), and higher physical symptom burden (ESAS Physical 35.2 vs. 30.9, p<0.001). Those with ADL impairment were more likely to have moderate to severe constipation (46.7% vs. 36.0%, p<0.01), pain (74.9% vs. 63.1%, p<0.01), drowsiness (76.6% vs. 68.3%, p<0.01), as well as symptoms of depression (38.3% vs. 23.6%, p<0.01) and anxiety (35.9% vs. 22.4%, p<0.01). In adjusted models, ADL impairment was associated with longer hospital length of stay (B=1.30, p<0.01), higher odds of death or readmission within 90 days (odds ratio=2.26, p<0.01), and worse survival (hazard ratio=1.73, p<0.01). Conclusions: Hospitalized patients with advanced cancer who have ADL impairment experience a significantly higher symptom burden and worse health outcomes compared to those without ADL impairment. These findings highlight the need to assess and address ADL impairment among this population to enhance their quality of life and care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».