Symptom burden as a predictor of emergency room use and unplanned hospitalization in patients with head and neck cancer: A population-based study.
Notice bibliographique
Résumé
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]
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».