Appetite Loss in Patients with Advanced Cancer Treated at an Acute Palliative Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Appetite loss is prevalent in patients with advanced cancer and negatively affects their quality of life. However, understanding of the factors associated with appetite loss is limited. The current study aims to explore characteristics and therapeutic interventions used for patients with and without appetite loss admitted to an acute palliative care unit. Patient characteristics and patient-reported outcome measures (PROMs), using the 11-point numeric rating scale (NRS 0-10), were registered. Descriptive statistics, independent samples T-tests and chi-square tests were utilized for data analysis. Of the 167 patients included in the analysis, 62% (104) had moderate to severe appetite loss at admission, whereof 63% (66) improved their appetite during their hospital stay. At admission, there was a significant association between appetite loss and having gastrointestinal cancer, living alone, poor performance status and withdrawn anticancer treatment. Patients with appetite loss also experienced more nausea, depression, fatigue, dyspnea and anxiety. In patients with improved appetite during hospitalization, mean decrease in NRS was 3.4 (standard error (SE) 0.27). Additionally, patients living alone were more likely to improve their appetite. Appetite improvement frequently coincided with alleviation of fatigue. Understanding these associations may help in developing better interventions for managing appetite loss in patients with advanced cancer.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».