Impact of proactive symptom monitoring on quality of life (QoL) and treatment toxicity in patients with cancer receiving chemotherapy: A meta-analysis of randomized clinical trials.
Notice bibliographique
Résumé
1545 Background: Early recognition and management of symptoms can improve outcomes in cancer patients receiving treatment. A number of randomized trials have investigated the effects of adding proactive symptom monitoring to usual care (UC). These include web-based, application-based, or telephone-based assessments. Results have been variable, and the impact of proactive symptom monitoring on QoL, treatment toxicity and utilization of unscheduled acute care remains unclear. Methods: A systematic search of MEDLINE identified prospective, randomized trials that studied the effect of proactive monitoring and intervention versus UC in cancer patients receiving chemotherapy. The difference between proactive symptom monitoring and UC on the mean and SD for QoL using validated scales was collected for each study and pooled in a meta-analysis. Analysis was performed using the standardized mean difference (SMD) using random-effects modeling. The effect size was reported as the Hedges’ adjusted g. We also calculated the odds ratios (OR) for the occurrence of several common symptoms of any grade in the individual trials and pooled them in a meta-analysis. Statistical significance was defined as P < 0.05. Quantitative significance was defined as a difference in QoL score exceeding the minimal clinically important difference (MCID) based on previous studies for each QoL framework. Results: Of the 17 trials which met eligibility criteria, FACT-G and EORTC QLQ C30 were the most consistently utilized QoL tools. The mean difference in score between intervention and control at the last evaluation visits was 2.82 (95% CI -0.57 to 6.21; P = 0.10) in FACT-G and 2.33 (95% CI -0.29 to 4.96; P = 0.08) in EORTC QLQ C30, neither of which met quantitative or statistical significance. There was a statistically significant reduction in fatigue (OR 0.67, 95% CI 0.46 to 0.97; P = 0.04), but no difference in constipation (OR 0.63, 95% CI 0.34 to 1.17; P = 0.15), nausea (OR 1.03, 95% CI 0.72 to 1.47; P = 0.89), pain (OR 0.83, 95% CI 0.62 to 1.10; P = 0.19), or diarrhea (OR 1.41, 95% CI 0.40 to 5.01; P = 0.60). SMD for symptom severity was calculated for fatigue, diarrhea, and nausea. Severity of fatigue was statistically lower with proactive symptom monitoring (SMD -0.45, 95% CI -0.69 to -0.22; I² = 0%, P < 0.001), however, magnitude of effect was modest. Conclusions: Proactive symptom monitoring in cancer patients receiving treatment is not associated with significant or meaningful QoL improvement. Similarly, there is limited impact on individual toxicity.
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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 | 0,022 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,062 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».