Longitudinal Symptom Burden Trajectories in a Population-Based Cohort of Women with Metastatic Breast Cancer: A Group-Based Trajectory Modeling Analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 ».