Physical and psychological symptom burden in patients newly diagnosed with solid organ cancers in a tertiary care centre in India.
Notice bibliographique
Résumé
e24081 Background: Assessment of physical and psychological symptoms using patient-reported outcome (PRO) scales is an often overlooked aspect in oncological practice in resource constrained settings. We assessed the pattern of symptoms at diagnosis in solid organ cancers using an innovative smart device based delivery of the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS). Methods: We assessed PROs using ESAS at diagnosis in adult patients diagnosed with solid organ cancers at a large tertiary care centre in New Delhi, India from September 2021 to January 2022. The ESAS was delivered to patient's smart phone as a text message that provided a unique link to complete the questionnaire in Hindi or English, as preferred by the patient. Symptom severity was categorized into physical, psychological, and total symptom domains and the scores were further classified as none to mild (0-3) or moderate to severe (4-10). Univariate and Multivariate logistic regression analyses were performed to determine predictive factors. Results: Text message with ESAS completion link was sent to 653 consecutive patients, of whom 509 (77.9%) completed the questionnaire during the study period. The median age was 52 years and 53.2 % were males. The primary cancer site was lung, breast, gastrointestinal, and others in 27.7%, 28.1%, 14.4%, and 29.8%, respectively. Pain (59.1%) and tiredness (57.8%) constituted the maximum physical symptom scores in moderate and severe category. Patients with lung cancer had most physical symptoms categorised in moderate and severe compared with other cancers (P = 0.03), while psychological symptoms were more likely to be moderate to severe females (P = 0.01). In the multivariable logistic regression analysis after adjusting for measured confounders, primary cancer site (lung vs others) and sex (female vs male) were significant predictors for moderate and severe physical and psychological symptoms, respectively. Conclusions: A simple mobile-based ESAS delivery system can help in collecting PRO data to assess symptom burden in patients diagnosed with cancer. The symptom burden assessment can aid in providing personalised symptom-directed measures to improve the quality of life of patients 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».