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Enregistrement W3173598219 · doi:10.1002/onco.13890

Province-Wide Analysis of Patient-Reported Outcomes for Stage IV Non-Small Cell Lung Cancer

2021· article· en· W3173598219 sur OpenAlexaffabout
Michael C. Tjong, Mark Doherty, Hendrick Tan, Wing C. Chan, Haoyu Zhao, Julie Hallet, Gail Darling, Biniam Kidane, Frances C. Wright, Alyson Mahar, Laura Davis, Victoria Delibasic, Ambika Parmar, Nicole Mittmann, Natalie G. Coburn, Alexander V. Louie

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCanadian Agency for Drugs and Technologies in HealthUniversity of ManitobaManitoba HealthResearch Institute in Oncology and HematologyHealth Sciences CentreCancerCare ManitobaToronto General HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComorbidityLung cancerAnxietyNauseaPoisson regressionStage (stratigraphy)PopulationCancerInternal medicinePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Ontario, Canada, patient-reported outcome (PRO) evaluation through the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) has been integrated into clinical workflow since 2007. As stage IV non-small cell lung cancer (NSCLC) is associated with substantial disease and treatment-related morbidity, this province-wide study investigated moderate to severe symptom burden in this population. MATERIALS AND METHODS: ESAS collected from patients with stage IV NSCLC diagnosed between 2007 and 2018 linked to the Ontario provincial health care system database were studied. ESAS acquired within 12 months following diagnosis were analyzed and the proportion reporting moderate to severe scores (ESAS ≥4) in each domain was calculated. Predictors of moderate to severe scores were identified using multivariable Poisson regression models with robust error variance. RESULTS: Of 22,799 patients, 13,289 (58.3%) completed ESAS (84,373 assessments) in the year following diagnosis. Patients with older age, with high comorbidity, and not receiving active cancer therapy had lower ESAS completion. The majority (94.4%) reported at least one moderate to severe symptom. The most prevalent were tiredness (84.1%), low well-being (80.7%), low appetite (71.7%), and shortness of breath (67.8%). Most symptoms peaked at diagnosis and, while declining, remained high in the following year. On multivariable analyses, comorbidity, low income, nonimmigrants, and urban residency were associated with moderate to severe symptoms. Moderate to severe scores in all ESAS domains aside from anxiety were associated with radiotherapy within 2 weeks prior, whereas drowsiness, low appetite and well-being, nausea, and tiredness were associated with systemic therapy within 2 weeks prior. CONCLUSION: This province-wide PRO analysis showed moderate to severe symptoms were prevalent and persistent among patients with metastatic NSCLC, underscoring the need to address supportive measures in this population especially around treatments. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: In this largest study of lung cancer patient-reported outcomes (PROs), stage IV non-small cell lung cancer patients had worse moderate-to-severe symptoms than other metastatic malignancies such as breast or gastrointestinal cancers when assessed with similar methodology. Prevalence of moderate-to-severe symptoms peaked early and remained high during the first year of follow-up. Symptom burden was associated with recent radiation and systemic treatments. Early and sustained PRO collection is important to detect actionable symptom progression, especially around treatments. Vulnerable patients (e.g., older, high comorbidity) who face barriers in attending in-person clinic visits had lower PRO completion. Virtual PRO collection may improve completion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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