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Enregistrement W3171896314 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.10052

Integration and feasibility of symptom burden assessment and early palliative care into an adolescent and young adult leukemia clinic.

2021· article· en· W3171896314 sur OpenAlexaboutno aff
Amy Yuan Wang, Karen Sarah Hoehn, Collin Hanson, Sarah Monick, Fay J. Hlubocky, Jennifer L. McNeer, Tara O. Henderson, Wendy Stock, Christopher K. Daugherty

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careQuality of life (healthcare)NeurocognitivePopulationFamily medicineOutpatient clinicTelehealthSurvivorship curveCancerHealth careTelemedicineCognitionPsychiatryNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10052 Background: Patients (pts) diagnosed with hematologic malignancies during adolescence & young adulthood (AYA) are a uniquely challenging population who are understood to have robust supportive care needs. Here, we describe their symptom burdens and the feasibility of integrating palliative care into an outpatient, multi-disciplinary AYA leukemia clinic at an academic medical center. Methods: Palliative care was introduced into the AYA clinic in 8/2020 to provide symptom-focused care. Pre-existing clinic services included psychologists, pharmacists, and social workers. All established pts receiving routine follow up were referred by the oncology team to the Supportive Care team, which provided same-day palliative care consultation in the same clinic space with a telehealth option and as needed follow-up. To describe baseline symptom burdens, a random cross-sectional sample of pts completed a multi-domain symptom assessment (SA) using validated self-report instruments including physical (Edmonton Symptom Assessment Scale [ESAS]); emotional (Brief Symptom Inventory-18 [BSI-18]); financial (FACIT-COST); cognitive (Childhood Cancer Survivor Study – Neurocognitive Questionnaire); spiritual (FACIT -Spiritual Well-being Scale); and quality of life (QOL) (FACT-General) measures. All pts have a diagnosis of acute or chronic leukemia and were on active treatment or in survivorship. Results: Over 6 months, 30 pts (median age 29 years at assessment, range 18-45 years) received symptom-focused palliative care over 16 combined clinics with 81 total encounters averaging 5 pts (range 1-8) per clinic. 47% were female. No pts declined palliative care. Pts received on average 2.7 follow up visits (range 1-6), with 50% of encounters resulting in adjustments to medical management. Common issues addressed included pain, muscle cramps, neuropathy, anxiety, insomnia, depression, nausea, and non-pharmacological symptom control remedies. Of 46 pts, 31 (67%) completed the SA (median age 30 years at assessment, range 18-43 years); 48% were female; 84% were on treatment. 100% of pts reported fatigue, and 48% reported > = 1 severe symptom (range 0-7) based on the ESAS with “poor feeling of well-being” as the most common (23%). 45% met criteria for BSI-18 emotional distress, and 45% reported some neurocognitive impairment. Emotional distress (p < 0.01), financial toxicity (p = 0.03), low spiritual well-being (p < 0.01), and presence of pain, nausea, or depression (p < 0.05) were all associated with lower QOL. Conclusions: AYA pts with leukemia undergoing treatment and in survivorship experience high symptom burden with poor QOL. It is feasible to both assess symptom burden and provide early palliative care focused on symptom management in an outpatient, multi-disciplinary clinic setting.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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