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Enregistrement W4404319460 · doi:10.1001/jama.2024.19585

Symptom Screening Linked to Care Pathways for Pediatric Patients With Cancer

2024· letter· en· W4404319460 sur OpenAlexafffund
L. Lee Dupuis, Emily Vettese, Allison Grimes, Melissa Beauchemin, Lisa M. Klesges, Christina Baggott, Jenna Demedis, Catherine Aftandilian, David R. Freyer, Nicole Crellin‐Parsons, Etan Orgel, David R. Dickens, Kara M. Kelly, Wade Kyono, Alexandra Walsh, Farha Sherani, Daniel Cannone, Andrea D. Orsey, Allison A. King, Lolie C. Yu, Wendy Woods‐Swafford, Scott M. Bradfield, Michael Roth, Adam J. Esbenshade, Emi Caywood, Vibhuti Agarwal, Ramamoorthy Nagasubramanian, George Tomlinson, Lillian Sung

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensToronto General HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePsychological interventionRandomized controlled trialPediatric cancerPhysical therapyQuality of life (healthcare)CancerIntervention (counseling)MEDLINEHealth carePediatricsInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Pediatric patients with cancer commonly experience severely bothersome symptoms. The effectiveness of routine symptom screening with symptom feedback and symptom management care pathways is unknown. Objective: To determine whether thrice-weekly symptom screening with symptom feedback and management care pathways, compared with usual care, improves overall self-reported symptom scores measured by the Symptom Screening in Pediatrics Tool (SSPedi) in pediatric patients with cancer. Design, Setting, and Participants: This cluster randomized trial enrolled participants between July 2021 and August 2023 from 20 pediatric cancer centers in the US. Patients newly diagnosed with cancer aged 8 to 18 years receiving any cancer treatment were included. Twenty sites were randomized to provide symptom screening (n = 10) vs usual care (n = 10); 221 participants were enrolled at intervention sites and 224 participants at control sites. The date of final follow-up was October 18, 2023. Intervention: Symptom screening included providing thrice-weekly symptom screening prompts to participants, email alerts to the health care team, and locally adapted symptom management care pathway implementation. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was self-reported total SSPedi score at week 8 (range, 0-60; higher scores indicate more bothersome). Secondary outcomes were Patient-Reported Outcomes Measurement Information System Fatigue score (mean [SD] score, 50 [10]; higher scores indicate more fatigue), Pediatric Quality of Life 3.0 Acute Cancer Module scores (range, 0-100; higher scores indicate better health), symptom documentation and interventions at week 8, and unplanned health care encounters. Results: A total of 445 participants (median [range] age, 14.8 [8.1-18.9] years; 58.9% males) were enrolled. The mean (SD) 8-week SSPedi score was 7.9 (7.2) in the symptom screening group vs 11.4 (8.7) in the usual care group. Symptom screening was associated with significantly better 8-week total SSPedi scores (adjusted mean difference, -3.8 [95% CI, -6.4 to -1.2]) and less bothersome individual symptoms, with 12 of 15 symptoms being statistically significantly reduced. There was no difference in fatigue or quality of life. The mean (SD) number of emergency department visits was 0.77 (1.12) in the symptom screening group and 0.45 (0.81) in the usual care group. There were significantly more emergency department visits in the symptom screening group (rate ratio, 1.72 [95% CI, 1.03-2.87]). Conclusions: Symptom screening with symptom feedback and symptom management care pathways was associated with improved symptom scores and increased symptom-specific interventions. Future work should integrate symptom screening into routine clinical care. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04614662.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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