QUALITY OF LIFE AND CAREGIVER BURDEN IN MULTIPLE MYELOMA AND LYMPHOMA PATIENTS AND THEIR CAREGIVERS UNDERGOING OUTPATIENT AUTOLOGOUS STEM CELL TRANSPLANTATION COMPARED TO INPATIENT TRANSPLANTATION
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe outpatient setting has now become a standard alternative to the traditional inpatient approach for autologous stem cell transplantation (ASCT) for multiple myeloma and lymphoma. Outpatient ASCT involves family/friends assuming round-the-clock caregiving responsibilities, and though it is perceived as potentially providing superior patient quality of life (QOL), supporting evidence is limited. Furthermore, little is known about caregiver QOL and lost opportunity costs (wages/travel time). Our objectives were to compare QOL of patients and their caregivers in the inpatient vs outpatient settings, and to delineate costs.MethodsPatients completed 4 questionnaires (FACT-BMT, FACT-Fatigue, EQ5D, and distress impact), and caregivers completed 3 questionnaires (C-QOLC, distress impact, and financial impact). The timepoints were: D0 (baseline), D+7, D+14, D+28 and D+100.ResultsIn total, 52 patients and 51 caregivers enrolled (21 inpatients/31 outpatients). Patientsu2019 median age was 57 (range: 18-70), and 67% male. Majority of caregivers were spouses (73%). In the overall population, FACT-BMT scores significantly declined at D+7, then increased to above-baseline by D+100. FACT-Fatigue worsened significantly at D+7, then improved to lower than baseline at D+100. Additionally, EQ5D scores (imaginable health status) significantly declined at D+7 and D+14, then increased to above baseline at D+100 (albeit p>0.05). QOL scores were insignificant when comparing inpatients vs. outpatients, though trends still existed. Caregiver QOL scores were consistently higher for inpatients, though insignificant. Average lost opportunity costs for caregivers was $4195.ConclusionsThere was significant deterioration of various aspects of QOL in the overall population. Inpatient caregivers report better QOL than outpatients, though sample size limits further analyses.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».