Symptoms, performance status and quality of life in cancer patients receiving palliative care
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The aim of the study was to describe the symptoms experienced by cancer patients receiving palliative care, patients’ performance and the effects on their quality of life. Materials and Methods: This is a descriptive study and was conducted with 106 patients admitted to palliative care unit at a university hospital in Izmir, located in the west of Turkey, between December 2019 and April 2020. For data collection, Patient Information Form, “Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) Performance Status Scale”, “Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS)” and “Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Palliative Care (FACIT-Pal) Scale” were applied. For data analysis, descriptive statistics, Chi-square test, Kruskall Wallis Analysis and linear regression analysis were used. Results: Patients reported that the most common symptoms experienced were fatigue, sense of being unwell, anxiety, sadness (depression) and pain. According to the regression analysis, there was a statistically significant difference between the total quality of life scores of the patients and pain, fatigue and nausea from the patients' ESAS symptoms. The quality of life scores were significantly lower in the patients who were hospitalized, had an advanced disease stage, did not have metastases or did not know their metastases status and had a low performance status ECOG. There was a statistically significant difference between patients' ECOG performance status and quality of life. Conclusion: Patients have multiple symptoms and poor quality of life. Our findings support the importance of symptom assessment and management to improve quality of life.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».