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01 / SCREENING AND RISK FACTORS FOR MALNUTRITION IN OLDER PATIENTS WITH CANCER

2018· preprint· en· W4212778156 sur OpenAlexaboutno aff
Beatrice J. Edwards

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionEnvironmental healthCancerMedicineGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

healthcare systems and financial distress inequalities among patients with advanced cancer.Co-authorstC. Barberet1, M. Filbet2, S. Sanchez3, M. Delgado4, E. Bruera5.1Centre Hospitalo-Universitaire de Grenoble, Department of Supportive and Palliative Care, Grenoble-, France.2service de soins palliaitfs pavillon1K CHLS CHU de Lyon, Palliative Medecine, Pierre Benite LYON, France.3Hu00f4pitaux Champagne Sud, Department of Medical Information Evaluation and Performance, Troyes, France.4The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Department of Palliative- Rehabilitation- and Integrative Medicine-, Houston Texas, France.5University of Texas MD Anderson Cancer Center, Department of Palliative- Rehabilitation- and Integrative Medicine, Houston- TX, USA.Introduction:Financial distress (FD) is a common cause of suffering in patients with advanced cancer. There is limited data to compare the effects of FD of advanced cancer patient in two different health systems (US and France)ObjectivesTo compare the frequency and intensity of Financial Distress (FD) and its associations with symptom distress and quality of life (QOL) in patients with advanced cancer in France and US.MethodsWe conducted a secondary analysis of two cross-sectional studies with 292 patients enrolled in the USA (149 patients) and in France (143 patients). Self-rated FD (subjective experience of distress attributed to financial problems) numeric rating scale (0=best, 10=worst) and validated questionnaires assessed symptoms [Edmonton Symptom Assessment System (ESAS)], psychosocial-distress [Hospital Anxiety Depression Scale (HADS)], and QOL (FACT-G).ResultsThe average age was 59 (10SD),144 (49%) patients were female. In France FD was reported in 74 (52%) vs. 129 (88%) in the US (p<0.001). Severe FD (u22654/10) was reported in 100 US patients (68%) vs. 48 (34%) in France (p<0.001). QOL was better in the USA than in France (respectively 69 versus 63; p=0.003). French patients had more anxiety (8 versus 6; p=0.008) and depression (7 versus 6; p=0.004). FD was associated with the country USA, single status (0.907; p=0.023) and the presence of metastasis (1.538; p=0.036).Conclusions Even lower than US patients with advanced cancer , the FD is hight in French patients despite a free cancer care access. Further research focusing on indirect costs is needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,302 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
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