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Enregistrement W3199015518 · doi:10.1200/jco.2020.39.28_suppl.160

Illness perceptions, financial toxicity, symptom burden, and survival in cancer clinical trial (CCT) participants.

2021· article· en· W3199015518 sur OpenAlexaboutno aff
Subha Perni, Chukwuma Azoba, Emily Gorton, Elyse R. Park, Bruce A. Chabner, Beverly Moy, Ryan David Nipp

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Marital statusClinical trialDiseaseInternal medicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

160 Background: Patients’ perceptions of their illness are important for treatment decision-making and quality of life. Limited data exist describing associations of illness perceptions with other patient-centered outcomes, particularly in CCT participants. We sought to examine associations among illness perceptions and CCT patients’ financial toxicity, physical and psychological symptoms, and survival. Methods: From 7/2015-7/2017, we prospectively enrolled CCT participants who expressed interest in financial assistance programs (n = 157) and a group of patients matched by age, sex, cancer type, specific trial, and trial phase (n = 103). We assessed baseline illness perceptions (Brief Illness Perceptions Questionnaire [BIPQ] with scores > 50 indicating negative perceptions), financial toxicity (degree costs of cancer care have been a burden, moderate to catastrophic indicating financial toxicity), physical (Edmonton Symptom Assessment Scale [ESAS]) and psychological (Patient Health Questionnaire-4 [PHQ-4]) symptoms. We used descriptive statistics to examine associations of BIPQ and sociodemographic/clinical factors, financial toxicity, ESAS, PHQ-4, and overall survival. We used the Kaplan-Meier method to estimate median survival times and Cox regression to assess the association of BIPQ and overall survival. Results: Among 260 patients, 189 (72.7%) completed BIPQ surveys (median age 69 [Range 26 to 83] years, 66.1% female). 68.8% had negative illness perceptions. We found no significant associations among negative illness perceptions and patients’ age, sex, race, education, marital status, performance status, insurance, cancer type, metastatic disease status, self-reported income, trial phase, trial year, or Charlson Comorbidity Index score. Patients with negative illness perceptions were more likely to report financial toxicity (69.8% vs 48.8%, p = 0.006), and had higher ESAS-total (Medians: 44 [Range 0-89] vs 21 [Range 0-78], p < 0.001), PHQ-4 depression (Medians: 2 [Range 0-6] vs 0 [Range 0-6], p < 0.001), and PHQ-4 anxiety (Medians: 3 [Range 0-6] vs 1 [Range 0-6], p < 0.001) scores. Patients with negative illness perceptions had shorter overall survival (Medians: 22 [Range 10-29] vs 42 [Range 28-Not Reached] months, log-rank p = 0.004). Adjusting for receipt of financial assistance, patients with negative illness perceptions experienced higher risk of death (HR 1.65, 95% CI 1.10-2.48). Conclusions: In this prospective study of CCT participants, we found that patients with negative illness perceptions experienced greater financial toxicity, more symptom burden, and worse survival than those with more positive perceptions, despite comparable sociodemographic/clinical factors. These findings highlight the need to assess and address patients’ illness perceptions and financial burden when seeking to enhance patient-centered outcomes in oncology.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2021
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