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Enregistrement W3132198475 · doi:10.3390/curroncol28010087

Longitudinal Symptom Burden Trajectories in a Population-Based Cohort of Women with Metastatic Breast Cancer: A Group-Based Trajectory Modeling Analysis

2021· article· en· W3132198475 sur OpenAlexafffundvenueabout
Suman Budhwani, Rahim Moineddin, Walter P. Wodchis, Camilla Zimmermann, Doris Howell

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkInstitute for Clinical Evaluative SciencesTrillium Health CentreWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineBreast cancerCohortMetastatic breast cancerPopulationCancerCohort studyInternal medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the symptom burden trajectory for metastatic breast cancer patients can enable the provision of appropriate supportive care for symptom management. The aim of this study was to describe the longitudinal trajectories of symptom burden for metastatic breast cancer patients at the population-level. A cohort of 995 metastatic breast cancer patients with 16,146 Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) assessments was constructed using linked population-level health administrative databases. The patient-reported ESAS total symptom distress score (TSDS) was studied over time using group-based trajectory modeling, and covariate influences on trajectory patterns were examined. Cohort patients experienced symptom burden that could be divided into six distinct trajectories. Patients experiencing a higher baseline TSDS were likely to be classified into trajectory groups with high, uncontrolled TSDS within the study follow-up period (χ2 (1, N = 995) = 136.25, p < 0.001). Compared to patients classified in the group trajectory with the highest relative TSDS (Group 6), patients classified in the lowest relative TSDS trajectory group (Group 1) were more likely to not have comorbidities (97.34% (for Groups 1–3) vs. 91.82% (for Group 6); p < 0.05), more likely to receive chemotherapy (86.52% vs. 80.50%; p < 0.05), and less likely to receive palliative care (52.81% vs. 79.25%; p < 0.0001). Receiving radiotherapy was a significant predictor of how symptom burden was experienced in all identified groups. Overall, metastatic breast cancer patients follow heterogeneous symptom burden trajectories over time, with some experiencing a higher, uncontrolled symptom burden. Understanding trajectories can assist in establishing risk-stratified care pathways for patients.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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