Symptom Assessment in Patients with Advanced Cancer: Are the Most Severe Symptoms the Most Bothersome?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: We investigated correspondence between symptom severity and symptom bothersomeness in patients with advanced cancer. Background: Symptom severity is commonly assessed in clinical cancer settings, but bothersomeness of these symptoms is less often measured. Methods: Participants with advanced cancer enrolled in a cluster-randomized trial of early palliative care completed the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) and the quality of life at the end of life (QUAL-E) measure as part of their baseline assessment. For each symptom, we examined the correspondence between the symptom being indicated as most severe on the ESAS and rated as most bothersome on the QUAL-E. Results: For the 386 patients who completed relevant sections of the ESAS and QUAL-E, tiredness (32.8%), sleep (23.8%), and appetite (20.2%) were most frequently rated as most severe, whereas pain (28.9%) and tiredness (24.3%) were most frequently indicated as most bothersome. The most bothersome and most severe symptom corresponded in 42%. Pain and/or tiredness were consistently among the top three most bothersome symptoms, whereas appetite was frequently rated the most severe symptom but was rarely perceived as the most bothersome. The probability that patients rating a symptom as most severe would also rate it as most bothersome was highest for pain (66%), nausea (58%), and tiredness (40%). Discussion: ESAS symptom severity does not necessarily indicate patients' most bothersome symptom; regardless of severity, pain and tiredness are most frequently perceived as most bothersome. Further research should investigate the clinical benefits of patients also indicating their three most bothersome ESAS symptoms.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».