Assessment of symptom intensity and psychological well-being of patients with advanced cancer undergoing palliative care in a Brazilian public hospital: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The characterization of clinical–emotional aspects of advanced cancer patients is essential for palliative care. To date, there is scarce information regarding the socio-demographic and clinical profiles, as well as the quality of care given to hospitalized patients under this condition, particularly in South American countries. The objectives of this study were to analyze the socio-demographic profile, symptoms (including psychological well-being), and the quality of life of advanced cancer patients admitted to the oncology ward of the General Hospital of the University of Campinas, Brazil. Methods In this cross-sectional study, patients were invited to fill the selected questionnaires such as Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) and Palliative Care Outcome Scale (POS). Descriptive analyses were performed, regarding socio-demographic profile, symptoms, level of information over treatment aims, and quality-of-life scores. Results Fifty-nine patients were included, of whom 29 were male and 30 female, with a mean age of 58 years. Overall, 31.9% presented pain at the time of the interview, 52.5% depression, and 76.3% anxiety. The median individual scores for ESAS and POS (and interquartile range) were, respectively, 27 (17–41) and 14 (9–19). Patients with previous knowledge of treatment objectives reported worse depression scores in the ESAS (median 2 vs. 0, p 0.02), even when correcting for possible confounders. Significance of results In contrast to current literature, in which pain is a prevalent report, depression and anxiety were more evident in this specific population of hospitalized patients. This framework reflects the need for valuing not only physical but also emotional symptoms to achieve the integrality of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».