Trajectory of End-of-Life Pain and Other Physical Symptoms among Cancer Patients Receiving Home Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the trajectory of physical symptoms among cancer decedents who were receiving home care in the six months before death. PATIENTS AND METHODS: An observational cohort study of cancer decedents in Ontario, Canada, who received home care services between 2007 and 2014. To be included, decedents had to use at least one home care service in the last six months of life. Outcomes were the presence of pain and several other physical symptoms at each week before death. RESULTS: Our cohort included 27,295 cancer decedents (30,368 assessments). Forty-seven percent were female and 56% were age 75 years or older. The prevalence of all physical symptoms increased as one approached death, particularly in the last month of life. In the last weeks of life, 69% of patients reported having moderate-severe pain; however, only 20% reported that the pain was not controlled. Loss of appetite (63%), shortness of breath (59%), high health instability (50%), and self-reported poor health (44%) were also highly prevalent in the last week of life. Multivariate regression showed that caregiver distress, high health instability, social decline, uncontrolled pain, and signs of depression all worsened the odds of having a physical symptom in the last 3 months of life. CONCLUSION: In this large home care cancer cohort, trajectories of physical symptoms worsened close to death. While presence of moderate-severe pain was common, it was also reported as mostly controlled. Covariates, such as caregiver distress and social decline, were associated with having more physical symptoms at end of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».