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Enregistrement W3200217880 · doi:10.1200/jco.2020.39.28_suppl.195

The impact of the COVID-19 pandemic on patient-reported outcome measures (PROMs) and patient-reported experience measures (PREMs) in an Australian outpatient oncology setting.

2021· article· en· W3200217880 sur OpenAlexaboutno aff
Kate Webber, Olivia Cook, Michelle White, Alastair Kwok, Eva Segelov

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicTelehealthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Quality of life (healthcare)Family medicineLung cancerTelemedicineInternal medicineHealth careNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

195 Background: PROMs and PREMs may be useful tools to reflect the impact of the COVID-19 pandemic on cancer patients’ wellbeing and care. This analysis compares baseline self-reported quality of life (QoL), symptoms and supportive care needs between two independent patient groups based on when and how they attended their oncology appointment: 1) in person, prior to the global declaration of the COVID-19 pandemic and; 2) via telehealth, during the pandemic. Methods: Patients were invited to complete a suite of PROMs and PREMs including the EQ-5D-5L, modified Edmonton Symptom Assessment System-Revised (ESAS-R) and the modified Supportive Care Needs Survey Short-Form (SCNS-SF34) on an iPad in the waiting room before each appointment (pre-COVID-19 pandemic phase, December 2019 to March 2020) or online prior to a telehealth appointment (COVID-19 pandemic phase, October 2020 to April 2021). Descriptive statistics were reported for clinical and demographic factors and the PROMs and PREMs. Baseline scores from pre-COVID-19 and COVID-19 cohorts were compared using t-tests and chi-square tests. Results: In the pre-COVID-19 phase, 100 patients (99 females, 60.7 years old) participated compared with 129 patients (128 females, 59.7 years old) in the COVID-19 phase. Primary cancer diagnoses were breast (pre-COVID-19 68%, COVID-19 71%), gynaecological (pre-COVID-19 31%, COVID-19 37%) and lung (pre-COVID-19 1%) cancers. Mean age, gender, relationship status, language spoken, cancer diagnoses, and staging were similar, all p > 0.05. Median self-rated health (EQ-VAS score) was also similar between the pre-COVID-19 phase (74, IQR 33) and the COVID-19 phase (75, IQR 34), p = 0.51. Median ESAS-R swelling/lymphoedema score was higher for the COVID-19 phase (1, IQR 3) than the pre-COVID-19 phase (0, IQR 3), p = 0.03. Median SCNS standardised psychological domain score was lower for the COVID-19 phase (35, IQR 40) compared with the pre-COVID-19 phase (45, IQR 42), p = 0.03. No other significant differences in symptoms or unmet needs were noted (all p > 0.05). The top three symptoms concerns (ESAS-R score ≥7) were: 1) tiredness (pre-COVID-19 33%, COVID-19 22.7%); 2) sleep problems (pre-COVID-19 24.5%, COVID-19 21.9%); 3) drowsiness (pre-COVID-19 21.2%) and concentration and memory (COVID-19 19.5%). Conclusions: Despite the COVID-19 pandemic, these data reflect the symptoms and concerns impacting on the QoL among Australian oncology patients have remained largely stable. Although Australian COVID-19 case numbers have remained low, PROMs and PREMs are crucial tools for continuing to support oncology patients with QoL and supportive needs in the pandemic era. Clinical trial information: ACTRN12619001470189.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,433
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,136 · 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
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