Patient-reported hope, quality of life, symptom burden, coping, and financial toxicity in early-phase clinical trial participants.
Notice bibliographique
Résumé
275 Background: Early phase clinical trials (EP-CTs) investigate novel treatment options in oncology, with recent advances in personalized therapy leading to improved outcomes and offering hope to patients with cancer. However, little research has sought to understand associations of patient-reported hope with quality of life (QOL), symptom burden, coping, and financial toxicity in EP-CT participants. Methods: We prospectively enrolled consecutive adults with cancer participating in EP-CTs at Massachusetts General Hospital from 04/2021-05/2022. Participants completed baseline surveys prior to treatment initiation that assessed hope (Herth Hope Index [HHI], higher scores indicate greater hope), QOL (Functional Assessment of Cancer Therapy-General), symptom burden (physical: Edmonton Symptom Assessment System [ESAS]; psychological: Patient Health Questionaire-4 [PHQ4]), coping (Brief COPE: self-blame, acceptance, denial, emotional support, active, behavioral disengagement), and financial toxicity (COST tool, higher scores indicate greater financial wellbeing). We used regression models to determine associations of hope scores with patient-reported QOL, symptom burden, coping, and financial toxicity. Results: Of 157 eligible patients, we enrolled 129 (enrollment rate 82.2%, median age = 62.5 years [range 33.0-83.0], 53.9% female, and 96.0% metastatic cancer). Most common cancer types were gastrointestinal (37.5%), breast (20.3%), lung (8.6%), and head and neck (7.8%). Patients had an average HHI score of 27.5 (range 15.3 – 36.0), with 30.5% reporting high levels of hope. We found associations of higher hope scores with better QOL (B = 0.24, p < 0.001) and lower symptom burden (ESAS-physical: B = -0.14, p < 0.001; PHQ4-depression: B = -2.07, p < 0.001; PHQ4-anxiety: B = -0.93, p = 0.001). We also found that hope scores were associated with patients’ coping (self-blame [B = -1.44, p < 0.001]; acceptance [B = 1.40, p < 0.001], denial [B = -1.12, p = 0.004], emotional support [B = 0.99, p < 0.001], active [B = 1.02. p = 0.001], behavioral disengagement [B = -2.52, p < 0.001]). Lastly, we found that higher hope scores were associated with greater financial wellbeing (B = 0.11, p = 0.026). Conclusions: In this prospective cohort study, we demonstrated a substantial proportion of EP-CT participants had high baseline hope and identified associations of hope scores with other important patient-reported outcomes. Specifically, we found novel associations of higher hope scores with better QOL, lower symptom burden, more adaptive coping mechanisms, and greater financial wellbeing, underscoring the importance of targeting these patient-reported outcomes when seeking to enhance the care experience of EP-CT participants.
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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 | 0,025 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».