Characterization of patients with brain metastases referred to palliative care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In this study, we aimed to assess the clinical characteristics, reasons for referral, and outcomes of patients with brain metastases (BM) referred to the supportive care center. METHODS: Equal numbers of patients with melanoma, breast cancer, and lung cancer with (N = 90) and without (N = 90) BM were retrospectively identified from the supportive care database for study. Descriptive statistics were used to analyze demographic, disease, and clinical data. Kaplan Meier method was used to evaluate survival outcomes. RESULTS: While physical symptom management was the most common reason for referral to supportive care for both patients with and without BM, patients with BM had significantly lower pain scores on ESAS at time of referral (p = 0.002). They had greater interaction with acute care in the last weeks of life, with higher rates of ICU admission, emergency room visits, and hospitalizations after initial supportive care (SC) visit. The median survival time from referral to Supportive Care Center (SCC) was 0.90 years (95% CI 0.73, 1.40) for the brain metastasis group and 1.29 years (95% CI 0.91, 2.29) for the group without BM. CONCLUSIONS: Patients with BM have shorter survival and greater interaction with acute care in the last weeks of life. This population also has distinct symptom burdens from patients without BM. Strategies to optimize integration of SC for patients with BM warrant ongoing study.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».