Impact of early palliative care according to baseline symptom severity: Secondary analysis of a cluster‐randomized controlled trial in patients with advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early palliative care (EPC) improves the quality of life but may not be feasible for all patients with advanced cancer. Symptom screening has been suggested to triage patients for EPC, but scant evidence exists for this practice. METHODS: We conducted a subgroup analysis of a cluster-randomized controlled trial of EPC vs. standard oncology care according to patients' baseline symptom scores (high [>23] vs. low [≤23] Edmonton Symptom Assessment System Distress Score [ESAS SDS]). A linear mixed-effects model was used to account for correlation within clusters, adjusting for the baseline outcome score and all covariates in the original trial. RESULTS: Among the 461 participants, baseline symptom scores were high in 229 patients (127 intervention, 102 control) and low in 232 (101 intervention and 131 control). Among those with high baseline symptoms, there was improved quality of life in the EPC arm compared to controls at 4 months (adjusted difference in primary outcome of FACIT-Sp change score [95% CI], 8.7 [2.8 to 14.5], p = 0.01; adjusted difference in QUAL-E, 4.2 [0.9-7.5], p = 0.02); there was also improved satisfaction with care (6.9 [3.8-9.9], p = 0.001) and clinician-patient interactions (-1.7 [-3.4 to -0.1], p = 0.04), but no significant difference in ESAS SDS (-5.6 [-12.7 to 1.4], p = 0.11). In the low baseline symptom group, there were no significant differences between arms for any outcomes. CONCLUSION: EPC improved quality of life, satisfaction with care, and clinician-patient interactions only in those with high baseline symptoms. Symptom severity may be an appropriate criterion to trigger early referrals to palliative care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».