Abstract 1294: Cancer related fatigue and the additive effect of treatment in the context of lymphoma and CLL: An analysis of Lymphoma Coalition’s 2022 Global Patient Survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Cancer related fatigue (CRF) continues to be a challenging phenomenon that is often underreported and poorly understood. With etiologies in both disease and treatment manifesting as a symptom and a side-effect respectively, CRF is highly incident and presents a significant clinical problem that impacts survivorship. We sought to explore CRF in a large multinational cohort of patients with lymphoma and Chronic lymphocytic leukemia (CLL). Methods: Lymphoma Coalition deployed the Global Patient Survey in 2022 targeting patients with lymphoma and CLL and their caregivers. Responses were collected from 8637 respondents over 79 countries. Respondents indicated if they experienced fatigue as a symptom, side-effect or both. Data were enumerated and segregated into the following categories: No Fatigue/Treated (A), No Symptom/No Treatment (B), Symptom/No Treatment (C), Symptom Only/Treated (D), Side-effect Only (E), Symptom and Side-Effect (F). Data were stratified across lymphoma subtypes and categorical percentages were computed. An approximation of the contribution of treatment to CRF was calculated using the following equation: (F) + (E) - (D). Results: Valid responses were obtained for 6758 respondents. The majority of respondents for most subtypes reported CRF as both a symptom and a side-effect of treatment. Across the 13 subtypes examined, the attributable incidence of CRF related to treatment was found to be highest in: DLBCL (58%), Hodgkin (54%), Peripheral T- Cell (53%) and Mantle Cell (50%). The subtypes with the lowest attributable incidence of CRF included: Chronic Lymphocytic Leukemia (3%), Hairy Cell (12%), Cutaneous (25%) and Marginal Zone (26%). Conclusions: The majority of patients in this study cited CRF as a significant issue. The calculated fraction of fatigue attributable to treatment suggests that certain treatments may have a larger effect on fatigue than others. A limitation of this study is that we are relying upon patient reported outcomes and we acknowledge that patients may be unable to reliably differentiate fatigue from being a symptom or a side-effect. Our future work in this area will seek to map the intensity of fatigue from diagnosis through treatment in order to get a better understanding of the dynamic nature of this phenomenon. However, we are of the opinion that the compounding effect of CRF related to both disease and treatment yields opportunities to individualize treatment to patients based upon their symptomatic CRF. Citation Format: Steve E. Kalloger, Amanda Watson, Shawn Sajkowski, Lorna Warwick. Cancer related fatigue and the additive effect of treatment in the context of lymphoma and CLL: An analysis of Lymphoma Coalition’s 2022 Global Patient Survey [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 1294.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».