Cancer-Related Fatigue and the Additive Effect of Treatment in the Context of Lymphoma: An Analysis of the Lymphoma Coalition’s 2022 Global Patient Survey
Notice bibliographique
Résumé
Cancer-related fatigue (CRF) continues to be a challenging phenomenon that is often under-reported 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 conducted a survey to ascertain the patient reported incidence of symptoms and side effects for people with lymphoma or chronic lymphocytic leukemia. We found that CRF was enhanced in those who received more intense therapies that coincided with more aggressive lymphoma subtypes. These data illuminate an unmet need among patients with lymphoma and provides an opportunity to further refine treatment regimens to reduce the burden of CRF in this vulnerable population. SIGNIFICANCE: CRF is a highly incident phenomenon in lymphoma that can be ascribed to a combination of causes. We have demonstrated substantial variability across various subtypes of lymphoma and have estimated that nearly half of the reported fatigue comes from treatment. Increased screening for and monitoring of fatigue will yield favorable health-related quality of life that will benefit health technology assessment activities and yield improved outcomes for patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».