Symptom Assessment Following Surgery for Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a population-level analysis of temporal trends and risk factors for high symptom burden in patients receiving surgery for non-small cell lung cancer (NSCLC). BACKGROUND: A population-level overview of symptoms after curative intent surgery is necessary to inform decision making and supportive care for patients with lung cancer. METHODS: Retrospective cohort study of patients receiving surgery for stages I to III NSCLC between January 2007 and September 2018. Prospectively collection Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) scores, linked to provincial administrative data, were used to describe the prevalence, trajectory, and predictors of moderate-to-severe symptoms in the year following surgery. RESULTS: A total of 5350 patients, with 28,490 unique ESAS assessments, were included in the analysis. Moderate-to-severe tiredness (68%), poor wellbeing (63%), and shortness of breath (60%) were the most common symptoms reported. The rise and fall in the proportion of patients experiencing moderate-to-severe symptoms after surgery coincided with the median time to first (58 days, interquartile range: 47-72) and last cycle of chemotherapy (140 days, interquartile range: 118-168), respectively. There was eventual stabilization, albeit above the preoperative baseline, within 6 to 7 months after surgery. Female sex (relative risk [RR] 1.09- 1.26), lower income (RR 1.08-1.23), stage III disease (RR 1.15-1.43), adjuvant therapy (RR 1.09-1.42), chemotherapy within 2 weeks of an ESAS assessment (RR 1.14-1.73), and pneumonectomy (RR 1.05-1.15) were associated with moderate-to-severe symptoms following surgery. CONCLUSIONS: Knowledge of population-level prevalence, trajectory, and predictors of moderate-to-severe symptoms after surgery for NSCLC can be used to facilitate shared decision making and improve symptom management throughout the course of illness.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».