Prospective Study of Use of Edmonton Symptom Assessment Scale Versus Routine Symptom Management During Weekly Radiation Treatment Visits
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: During radiotherapy (RT), patient symptoms are evaluated and managed weekly during physician on-treatment visits (OTVs). The Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) is a 9-symptom validated self-assessment tool for reporting common symptoms in patients with cancer. We hypothesized that implementation and physician review of ESAS during weekly OTVs may result in betterment of symptom severity during RT for certain modifiable domains. METHODS: As an institutional quality improvement project, patients were partitioned into 2 groups: (1) 85 patients completing weekly ESAS (preintervention) but blinded to their providers who gave routine symptom management and (2) 170 completing weekly ESAS (postintervention group) reviewed by providers during weekly OTVs with possible intervention. To determine the independent association with symptom severity of the intervention, multivariate logistic regression was performed. At study conclusion, provider assessments of ESAS utility were also collected. RESULTS: Compared with the preintervention group, stable or improved symptom severity was seen in the postintervention group for pain (70.7% v 85.6%; P = .005) and anxiety (79.3% v 92.9%; P = .002). The postintervention group had decreased association (on multivariate analysis) with worsening severity of pain (OR, 0.13; P < .001), nausea (OR, 0.25; P = .023), loss of appetite (OR, 0.30; P = .024), and anxiety (OR, 0.19; P = .005). Most physicians (87.5%) and nurses (75%) found ESAS review useful in symptom management. CONCLUSION: Incorporation of ESAS for OTVs was associated with stable or improved symptom severity where therapeutic intervention is more readily available, such as counseling, pain medication, anti-emetics, appetite stimulants, and anti-anxiolytics. The incorporation of validated patient-reported symptom-scoring tools may improve provider management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».