MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3030956571 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.12014

Randomized trial of a symptom monitoring intervention for hospitalized patients with advanced cancer (NCT03396510).

2020· article· en· W3030956571 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan David Nipp, Nora Horick, Carolyn L. Qian, Emilia Kaslow-Zieve, Chinenye C. Azoba, Madeleine Elyze, Helen Knight, Vicki A. Jackson, David P. Ryan, Joseph A. Greer, Areej El‐Jawahri, Jennifer S. Temel

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicinePsychological interventionRandomized controlled trialCancerClinical endpointGenitourinary systemIntervention (counseling)Lung cancerInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12014 Background: Hospitalized patients with advanced cancer experience a high symptom burden, which is associated with poor clinical outcomes and increased health care use. Symptom monitoring interventions are increasingly becoming standard of care in oncology, but studies of these interventions in the hospital setting are lacking. We evaluated the impact of a symptom monitoring intervention in hospitalized patients with advanced cancer. Methods: We randomly assigned hospitalized patients with advanced cancer who were admitted to the oncology service to a symptom monitoring intervention or usual care. Patients in both arms reported their symptoms (Edmonton Symptom Assessment System [ESAS] and Patient Health Questionnaire 4 [PHQ4], higher scores on both indicate greater symptom severity) daily via tablet computers. Patients assigned to the intervention had their symptom reports presented graphically with alerts for moderate/severe symptoms during daily oncology rounds. The primary endpoint was the proportion of days with improved symptoms for those who completed two or more days of symptoms. Secondary endpoints included hospital length of stay (LOS) and readmission rates. Results: From 2/2018-10/2019, we randomized 390 patients (76.2% enrollment rate); 320 completed two or more days of symptoms (median age=65.6 [range 18.8-93.2]; 43.8% female). The most common cancers were gastrointestinal (36.9%), lung (18.8%), and genitourinary (12.2%). Nearly half of patients (48.5%) had one or more comorbid conditions in addition to cancer. We found no significant differences between intervention and usual care regarding the proportion of days with improved ESAS total (B=-0.05, P=.17), ESAS physical (B=-0.02, P=.52), PHQ4 anxiety (B=-0.03, P=.33), and PHQ4 depression (B=-0.02, P=.44) symptoms. Intervention patients also did not differ from usual care with respect to secondary endpoints of hospital LOS (7.50 v 7.59 days, P=.88) and readmission rates within 30 days of discharge (32.5% v 25.6%, P=.18). Conclusions: For hospitalized patients with advanced cancer, this symptom monitoring intervention did not have a significant impact on their symptom burden and health care use. These findings do not support the routine integration of this type of symptom monitoring intervention for hospitalized patients with advanced cancer. The positive outcomes seen in previous studies of symptom monitoring interventions may not be reproduced in other patient populations and care settings. Support: UG1CA189823; Clinical trial information: NCT03396510 .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,003

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,383 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetCancer survivorship and care→Travaux en français237 207→