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Enregistrement W4387962203 · doi:10.1200/op.2023.19.11_suppl.345

Symptom trajectory for patients utilizing remote symptom monitoring during gastrointestinal cancer treatment.

2023· article· en· W4387962203 sur OpenAlexaff
Bryanna Diaz, Chelsea McGowen, Nicole E. Caston, Sheila McElhany, Carrie C. McNair, Naden Kreitz, Jeffrey Franks, Courtney Andrews, Chao‐Hui Huang, J. Nicholas Dionne‐Odom, Bryan J. Weiner, Bradford E. Jackson, Ethan Basch, Angela M. Stover, Doris Howell, Gabrielle B. Rocque, Jennifer Young Pierce

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Research and Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineNauseaVomitingInternal medicineCancerColorectal cancerMedical recordRetrospective cohort studyCohortGastrointestinal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

345 Background: Use of electronic patient-reported outcome data allows patients to report symptoms in real time. This analysis aims to better understand the trajectory for symptoms reported via Remote Symptom Monitoring (RSM) by patients receiving gastrointestinal (GI) cancer treatment. Methods: This retrospective cohort study included patients initiating GI cancer treatment (chemotherapy, targeted therapy, and immunotherapy) between August 2022 and April 2023 at USA Health Mitchell Cancer Institute (MCI). Patients were eligible if they were starting a new treatment or had started treatment in the past 30 days. Patients received a weekly symptom survey over the course of 24 weeks through text message or e-mail. Patients were monitored for a total of 24 weeks regardless of their enrollment date. Patients reported symptoms as mild, moderate, severe, or very severe. All moderate and severe alerts were sent to the clinical nurse via the electronic medical record (EMR) to be acknowledged. After enrollment, health information including age, race, sex, zip code, ethnicity, cancer type, and cancer stage were extracted from the EMR. Descriptive statistics were calculated to examine frequencies of reported symptoms and their severity over time. Results: Of 75 GI patients approached, 63 patients (84%) were enrolled in RSM; 44% were female; 30% of patients were Black or African American, and median age was 65 (range 30-82). GI cancer types varied; Pancreatic (21%), Rectal (13%), Colorectal (14%), Colon (13%), Gastric (11%), Liver (11%), and other (17%). Over 24 weeks, 424 alerts were reported. Pain (31%), nausea and vomiting (21%), and decreased appetite (17%) were the most reported symptoms. 311 alerts were moderate (73%) and 113 were severe (27%). At week 0 (baseline; n = 63) 37 moderate alerts and 21 severe alerts were reported. At week 24 (final week; n = 63) 7 moderate alerts and 6 severe alerts were reported. Overall, there was a decreasing trajectory from week to week for moderate and severe alerts, with outliers noted at weeks 8 and 20. Conclusions: Findings suggest that RSM allows for an improvement in symptom trajectory for GI cancer patients based on the decrease in moderate and severe alerts reported from baseline to week 24. This decrease suggests that reported symptoms are being appropriately monitored and addressed by the patient's clinical care team due to improvement of symptoms or improvement of symptom management. Future research is needed to determine the benefits of prolonged RSM utilization by patient-reported quality of life as well as survival rate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,367 · 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 tête enseignante, 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'admission1
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