Access to symptom screening and severe symptom risk among cancer patients with major mental illness
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer symptom screening has the potential to improve cancer outcomes, including reducing symptom burden among patients with major mental illness (MMI). We determined rates of symptom screening with the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS-r) and risk of severe symptoms in cancer patients with MMI. METHODS: This retrospective cohort study used linked administrative health databases of adults diagnosed with cancer between 2007 and 2020. An MMI was measured in the 5 years prior to cancer diagnosis and categorized as inpatient, outpatient, or no MMI. Outcomes were defined as time to first ESAS-r screening and time to first moderate-to-severe symptom score. Cause-specific and Fine and Gray competing events models were used for both outcomes, controlling for age, sex, rural residence, year of diagnosis and cancer site. RESULTS: Of 389,870 cancer patients, 4049 (1.0%) had an inpatient MMI and 9775 (2.5%) had an outpatient MMI. Individuals with inpatient MMI were least likely to complete an ESAS-r (67.5%) compared to those with outpatient MMI (72.3%) and without MMI (74.8%). Compared to those without MMI, individuals with an inpatient or outpatient MMI had a lower incidence of symptom screening records after accounting for the competing risk of death (subdistribution Hazard Ratio 0.77 (95% CI 0.74-0.80) and 0.88 (95% CI 0.86-0.90) respectively). Individuals with inpatient and outpatient MMI status consistently had a significantly higher risk of reporting high symptom scores across all symptoms. CONCLUSIONS: Understanding the disparity in ESAS-r screening and management for cancer patients with MMI is a vital step toward providing equitable cancer care.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».