Patient-reported hope, prognostic understanding, quality of life, symptom burden, coping mechanisms, and financial wellbeing in early phase clinical trial participants.
Notice bibliographique
Résumé
12109 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 hope in EP-CT participants, thus we sought to study associations of patient-reported hope with prognostic understanding, quality of life (QOL), symptom burden, coping mechanisms, and financial wellbeing in EP-CT participants. Methods: We prospectively enrolled consecutive adults with cancer participating in EP-CTs at Massachusetts General Hospital from 04/2021-01/2023. Participants completed baseline surveys prior to treatment initiation that assessed hope (Herth Hope Index [HHI], higher scores indicate greater hope), prognostic awareness (Prognosis and Treatment Perceptions Questionnaire [PTPQ], QOL (Functional Assessment of Cancer Therapy-General), symptom burden (physical: Edmonton Symptom Assessment System [ESAS]; psychological: Patient Health Questionaire-4 [PHQ4]), coping mechanisms (Brief COPE), and financial wellbeing (Comprehensive Score for Financial Toxicity [COST]). We used descriptive statistics and regression models to explore associations of hope with patient characteristics as well as patient-reported prognostic awareness, QOL, symptom burden, coping, and financial wellbeing. Results: Of 221 eligible patients, we enrolled 204 (enrollment rate 92.3%, median age = 63.4 years [range 54.8-70.5]; 56.9% female, and 94.0% metastatic cancer). Most common cancer types were gastrointestinal (34.8%), breast (19.6%), and head and neck (10.3%). Patients had a mean HHI score of 27.2 (range 12.0-36.0), with 27.1% reporting their cancer is curable (mean hope scores were higher for those reporting curable vs incurable on the PTPQ: 28.8 vs 26.7, p = 0.016). Higher hope scores were associated with better QOL (B = 0.21, p < 0.001), lower symptom burden (ESAS-physical: B = -0.10, p < 0.001; PHQ4-depression: B = -2.10 p = < 0.001; PHQ4-anxiety: B = -0.99, p < 0.001), more adaptive coping strategies (self-blame [B = -1.34, p < 0.001]; acceptance [B = 1.30, p < 0.001], denial [B = -1.31, p < 0.001], support [B = 1.03, p < 0.001], active [B = 0.97. p < 0.001], disengage [B = -2.69, p < 0.001], religion [B = 0.63, p < 0.001]), and greater financial wellbeing (B = 0.10, p = 0.013). Conclusions: In this prospective cohort study, we found novel associations of higher hope scores with prognostic understanding, better QOL, lower symptom burden, more adaptive coping mechanisms, and greater financial wellbeing. Future studies should measure patient-reported hope and explore its role as a potential moderator of other outcomes in 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 | 0,013 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».