Quality of life and symptom intensity over time in people with cancer receiving palliative care: Results from the international European Palliative Care Cancer Symptom study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with advanced cancer experience multiple symptoms during their illness trajectory, which can fluctuate in intensity. AIM: To describe the course of self-reported quality of life, emotional functioning, physical functioning and symptom intensity over time in cancer patients receiving palliative care. DESIGN: Longitudinal study with monthly assessments, using the EORTC QLQ-C15-PAL. Data were analysed (1) prospectively, from baseline to ≥8-month follow-up; and (2) retrospectively, by taking death as index date and comparing results from three cross-sectional subsamples at different stages of illness (time to death ≥6, 5-3 and 2-0 months). Linear mixed models were calculated. SETTING/PARTICIPANTS: A total of 1739 patients (mean age 66, 50% male) from 30 palliative care centers in 12 countries were included. RESULTS: In prospective analyses, quality of life, functioning and symptoms-except nausea/vomiting-remained generally stable over time. In retrospective analyses, patients 2-0 months before death reported significantly lower quality of life and physical functioning scores than those 5-3 months before death, who in turn scored lower than those ≥6 months before death, suggesting progressive decline. Emotional functioning remained initially unchanged, but decreased in the last months. Pain, fatigue and appetite loss showed a stable increase in intensity towards death. Dyspnea, insomnia and constipation increased from 5-3 to 2-0 months before death. Nausea/vomiting only increased when comparing those ≥6 months before death with those 2-0 months before death. CONCLUSION: While the prospective approach showed predominantly stable patterns for quality of life, functioning and symptom severity throughout study duration, retrospective analyses indicated that deterioration was already apparent before the terminal phase and accelerated close to death. Our findings support the importance of early symptom identification and treatment in this population, and highlight the need for further studies to explore what characterizes those with either lower or higher symptom burden at different time points towards death.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».