Impact of Palliative Care in Evaluating and Relieving Symptoms in Patients with Advanced Cancer. The DEMETRA Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Cancer patients experience a number of symptoms throughout the course of the disease. We aimed to provide a comprehensive analysis of the symptom burden in patients with advanced cancer at admission to specialist palliative care (PC) services and seven days later, to estimate the immediate impact of PC intervention. Patient and methods: The analysis was based on an observational, prospective, multicenter study (named DEMETRA) conducted in Italy to outline the profile of patients, families and PC services in different care settings (hospital, hospice and home care). The prevalence and intensity of symptoms were assessed using three tools, including the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS). Results: Five PC centers recruited 865 cancer patients. Thirty-three different symptoms were observed at baseline, the most frequent being asthenia (85%) and lack of appetite (71%). Two-thirds of patients experienced six to twelve simultaneous symptoms. The intensity of the most frequent symptoms according to ESAS varied from 5.5 for asthenia to 3.9 for nausea. The presence and intensity of physical symptoms increased with increasing levels of anxiety and depression. After seven days, prevalence decreased significantly only for nausea and breathlessness, while intensity diminished significantly for almost all symptoms. At admission we noted a correlation between patients' symptoms and the care setting. After one week, the symptom intensity was uniformly reduced in all settings. Conclusions: The study confirmed the considerable symptom burden of patients with advanced cancer. PC intervention significantly lessened the severity of symptoms, despite the patients’ advanced disease and short survival.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 découle