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Enregistrement W3032384758 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.12084

Symptom burden as a predictor of emergency room use and unplanned hospitalization in patients with head and neck cancer: A population-based study.

2020· article· en· W3032384758 sur OpenAlexaffabout
Christopher W. Noel, Rinku Sutradhar, Julie Hallet, Jonathan C. Irish, Natalie G. Coburn, Antoine Eskander

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalOdds ratioEmergency departmentLogistic regressionPopulationHead and neck cancerCancerEmergency medicineInternal medicinePhysical therapyPediatricsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12084 Background: Symptoms are common in oncology patients, though they remain undetected and untreated by clinicians in up to 50% of cases. Integrating patient reported outcomes (PRO) within routine clinical practice has been suggested as a way to improve detection. In order to inform an effective and efficient PRO symptom screening program, we sought to determine whether outpatient symptom scores could predict emergency room use and unplanned hospitalization (ER/Hosp) in a cancer patient population. Methods: This was a population-based study of patients diagnosed with head and neck cancer who had completed at least one outpatient Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) assessment between January 2007 and March 2018 in Ontario. Logistic regression models were used to determine the relationship between reported outpatient ESAS scores and ER/Hosp use in the 14-day period following ESAS completion. A generalized estimating equations approach was incorporated to account for possible patient-level clustering. Results: There were 11,761 unique patients identified with a total of 73,282 ESAS assessments. There were 5,203 ER/Hosp outcome events. In adjusted analysis, the odds of ER/Hosp use increased log linearly with ESAS score (1.23 per 1 unit increase in index ESAS score, [95% confidence interval (CI) 1.22 – 1.25]). This corresponds to a 9.23 (95%CI 7.22-11.33) higher odds of ER/Hosp use for the maximum index ESAS score of 10. Seven of the nine ESAS symptom scores were significantly associated with ER/Hosp use with pain, appetite and shortness of breath demonstrating the strongest association. Conclusions: ESAS scores are independently associated with 14-day ER/Hosp in head and neck cancer patients. Appropriate and timely management of symptom burden may reduce rates of ER/Hosp. [Table: see text]

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,348 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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