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Enregistrement W4386086057 · doi:10.21203/rs.3.rs-3273369/v1

Symptom severity and complexity trends in patients undergoing radiation therapy

2023· preprint· en· W4386086057 sur OpenAlexaffabout
Demetra Yannitsos, Siwei Qi, Oluwaseun Davies, Linda Watson, Lisa Barbera

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeeMedicineGeneralized estimating equationRadiation therapyPhysical therapyCohortOddsInternal medicineLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: Symptom severity has considerable impact on patients’ cancer care journey. This study aims to better understand psychological and physical symptom scores of radiotherapy patients across their radiotherapy care trajectory. Methods: Patients who received radiotherapy at a single tertiary cancer center, who also completed at least one symptom-reporting questionnaire, the Edmonton Symptom Assessment Scale – Revised (ESAS-r) between October 1, 2019 and April 1, 2020 were included in this retrospective analysis. Within the study period, time points included consultation, first and last radiation treatment reviews and first post-treatment follow-up. Symptoms were divided into psychological and physical. Mixed effect models assessed trajectories of psychological and physical scores across appointments. A symptom complexity score was assigned to each ESAS-r encounter. Symptom complexity score association with appointment type and tumor group was modelled using Generalized Estimating Equations (GEE). Results: The study cohort consisted of 1,632 patients who completed 2,519 ESAS-r questionnaires. Patients reported significantly higher psychological symptom scores at consultations than at first review, last review and follow-up. Patients reported significantly higher physical scores at last reviews compared to consultations. Patients at first review had significantly lower odds of having a higher (more severe) symptom complexity score, compared with patients at consultations (OR =0.77, 95% CI=0.64-0.93). Conclusions: Symptoms change over the course of a patient’s care trajectory. Understanding how particular symptoms change over time provides a target for initiatives that improve symptom management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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