Fatigue Prevalence Among Palliative Care Cancer Patients in Comprehensive Cancer Center, King Fahad Medical City, Riyadh, Saudi Arabia: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aims of the current study are to assess the prevalence of cancer-related fatigue, to examine the difference in cancer-related fatigue severity in relation to patients’ characteristics (age, gender, type of cancer, and palliative performance status), and to explore the correlation between cancer-related fatigue and pain, dyspnea, insomnia, and depression among palliative care patients. Methods: A cross-sectional descriptive observational study conducted at Comprehensive Cancer Center, King Fahad Medical City, Riyadh, Saudi Arabia. The study included cancer patients who received palliative care services from January 2016 to December 2021. Clinical data of study participants were retrospectively collected from Palliative Care department patient registry. Symptoms were assessed and scored using Edmonton Symptom Assessment Scale. Data analysis was performed using SPSS statistical software. Results: A total of 2616 patients were included in the study, 52.3% were females and 47.7% were males. The median age of study participants was 56 years (range: 2-101 years). Among all study population, the highest reported cancer type was gastrointestinal malignancy (33.5%), while the least was unknown primary malignancy (1.4%). With regards to Edmonton Symptom Assessment Scale, pain (86.4%) and fatigue (83%) were the highest reported symptom in comparison to constipation (17.3%) and insomnia (7.1%). Conclusion: Cancer-related fatigue is a prevalent and concerning issue among palliative care patients. It is essential that healthcare providers recognize the prevalence of fatigue among patients with life-limiting illnesses, assess patients for fatigue routinely, incorporate strategies for managing fatigue, work closely with affected individuals and their families in order to guide the establishment of a personalized care plan that addresses the patient's unique needs and preferences.
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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 ».