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Enregistrement W2954003036 · doi:10.1634/theoncologist.2019-0112

Patterns of Symptoms Burden in Neuroendocrine Tumors: A Population-Based Analysis of Prospective Patient-Reported Outcomes

2019· article· en· W2954003036 sur OpenAlexafffundabout
Julie Hallet, Laura Davis, Alyson Mahar, Calvin Law, Elie Isenberg‐Grzeda, Lev D. Bubis, Simron Singh, Sten Myrehaug, Haoyu Zhao, Kaitlyn Beyfuss, Lesley Moody, Natalie G. Coburn

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensCancer Care OntarioUniversity of ManitobaHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineNeuroendocrine tumorsProspective cohort studyPopulationOncologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: How to best support patients with neuroendocrine tumors (NETs) remains unclear. Improving quality of care requires an understanding of symptom trajectories. Objective validated assessments of symptoms burden over the course of disease are lacking. This study examined patterns and risk factors of symptom burden in NETs, using patient-reported outcomes. SUBJECTS, MATERIALS, AND METHODS: A retrospective, population-based, observational cohort study of patients with NETs diagnosed from 2004 to 2015, who survived at least 1 year, was conducted. Prospectively collected patient-reported Edmonton Symptom Assessment System scores were linked to provincial administrative health data sets. Moderate-to-severe symptom scores were presented graphically for both the 1st year and 5 years following diagnosis. Multivariable Poisson regression identified factors associated with record of moderate-to-severe symptom scores during the 1st year after diagnosis. RESULTS: Among 2,721 included patients, 7,719 symptom assessments were recorded over 5 years following diagnosis. Moderate-to-severe scores were most frequent for tiredness (40%-51%), well-being (37%-49%), and anxiety (30%-40%). The proportion of moderate-to-severe symptoms was stable over time. Proportion of moderate-to-severe anxiety decreased by 10% within 6 months of diagnosis, followed by stability thereafter. Changes were below 5% for other symptoms. Similar patterns were observed for the 1st year after diagnosis. Primary tumor site, metastatic disease, younger age, higher comorbidity burden, lower socioeconomic status, and receipt of therapy within 30 days of assessment were independently associated with higher risk of elevated symptom burden. CONCLUSION: Patients with NETs have a high prevalence of moderate-to-severe patient-reported symptoms, with little change over time. Patients remain at risk of prolonged symptom burden following diagnosis, highlighting potential unmet needs. Combined with identified patient and disease factors associated with moderate-to-severe symptom scores, this information is important to support symptom management strategies to improve patient-centered care. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This study used population-level, prospectively collected, validated, patient-reported outcome measures to appraise the symptoms burden and trajectory of patients with neuroendocrine tumors (NETs) after diagnosis. It is the largest and most detailed analysis of patient-reported symptoms for NETs. Patients with NETs present a high burden of symptoms at diagnosis that persists up to 5 years later, highlighting unmet needs. Early and comprehensive symptom screening and management programs are needed. This information should serve to devise pathways and policies to better support patients, evaluate supportive interventions, and assess the effectiveness of symptom management at the provider, institutional, and system levels.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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