Symptom Clusters in Patients With Advanced Cancer: A Prospective Longitudinal Cohort Study to Examine Their Stability and Prognostic Significance
Notice bibliographique
Résumé
This study's purpose was to assess symptom cluster (SC) stability during disease progression and determine their strength of association with survival in patients with advanced cancer . Consecutively eligible patients with advanced cancer not receiving cancer-specific treatment and referred to a Tertiary Palliative Care Clinic were enrolled in a prospective cohort study. At first consultation (D0) and in subsequent consultations at day 15 (D15) and day 30 (D30), patients rated 9 symptoms through the Edmonton Symptom Assessment System scale (0-10) and 10 others using a Likert scale (1-5). Principal components factor analysis with varimax rotation was used to determine SCs at each consultation. Of 318 patients with advanced cancer, 301 met eligibility criteria with a median age of 69 years (range 37-94). Three SCs were identified: neuro-psycho-metabolic (NPM), gastrointestinal, and sleep impairment, with some variations in their constitution over time. Exploratory factor analysis accounted for 40% of variance of observed variables in all SCs. Shorter median survival was observed continuously for NPM cluster (D0 23 vs. 58 days, P < .001; D15 41 vs. 104 days, P=.004; D30 46 vs. 114 days, P = .002), although the presence of 2 or more SCs on D0 and D15 also had prognostic significance (D0: 21 vs. 45 days, P = .005; D30: 50 vs. 96 days, P = .040). In a multivariable model, NPM cluster (D0 hazard ratio estimate: HR 1.64; 95%CI, 1.17-2.31; P = .005; D15 HR: 2.51; 95%CI, 1.25-5.05; P = .009; D30 HR: 3.9; 95%CI, 1.54-9.86; P = .004) and hospitalization (D0 HR: 2.27; 95%CI, 1.47-3.51; P < .001; D15 HR: 2.43; 95%CI, 1.18-5.01; P = .016; D30 HR: 3.41; 95%CI, 1.35-8.62; P = .009) were independently and significantly associated with worse survival. Three clinically relevant SCs were identified, and their constitution had small variations, maintaining a stable set of nuclear symptoms through disease progression. Presence of the NPM cluster and hospitalization maintained their prognostic value over time.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».