Distinguishing symptom patterns in adults newly diagnosed with cancer: a latent class analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Socio-demographic differences, including place of residence, socio-economic status, ethnicity, and gender, have been associated with various inequities in cancer care outcomes. OBJECTIVES: The aims were to distinguish subgroups of patients with different symptom patterns at the time of the initial oncology visit and determine which clinical and socio-demographic variables are associated the different symptom patterns. METHOD: Responses to the Edmonton Symptom Assessment Scale- revised and clinical and socio-demographic variables were obtained via the Ontario Cancer Registry and linked health data files. Latent class analyses were conducted to identify and compare the subgroups. RESULTS: The cohort (n = 216,110) with a mean age of 64.5 years consisted of 54.1% women. The analyses identified six latent classes (proportions ranging from 0.09 to 0.31) with distinct symptom patterns, including: 1) many severe symptoms, 2) many less severe symptoms, 3) predominantly mild symptoms, 4) severe psychosocial symptoms, 5) severe somatic symptoms, 6) few symptoms. The subgroups were associated not only with clinical differences (diagnoses and functional status), but also with various socio-demographic (age, sex) and community characteristics (neighborhood income, proportion of foreign born, rurality). CONCLUSION: The results indicated that there were substantial differences in symptom patterns at the time of the initial oncology visit, which were associated with both clinical diagnoses and socio-demographic differences. These results point to the importance of taking the social situation of patients into account, and not just diagnosis, to better understand differences in symptom patterns of people living with cancer.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».