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Enregistrement W4406740240 · doi:10.1200/go.24.00236

Extension for Community Healthcare Outcomes-Palliative Care in Africa and Quality of Life, Symptoms, Patient Experience, and Caregiver Distress Among Patients With Cancer

2025· article· en· W4406740240 sur OpenAlexaboutno aff
Sriram Yennu, Olaitan Soyannwo, John Weru, Edwina Addo Opare-Lokko, Henriette Burger, Esther Nafulah, Oladayo Aikomo, A Adenipekun, Irene Botchway, M. A. Ocansey, Jayita Deodhar, Jianliang Dai, Clark R. Andersen, Joseph Arthur, Aline Rozman de Moraes, Penny Stanton, Éduardo Bruera, Suresh Reddy

Notice bibliographique

RevueJCO Global Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDistressPalliative careQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)Family medicinePhysical therapyNursingClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE In this study, we aimed to evaluate the association between the Extension for Community Healthcare Outcomes-Palliative Care (ECHO-PC; ECHO Model–Based comprehensive educational and telementoring intervention) for health care professionals (HCPs) and change in patient-reported quality-of-life (QOL; Functional Assessment of Cancer Therapy-General [FACT-G]) among patients with advanced cancer. We also examined the association between ECHO-PC and changes in symptom distress (Edmonton Symptom Assessment Scale [ESAS]), patient experience and satisfaction, and caregiver distress scores. METHODS ECHO-PC Clinic sessions were conducted twice a month for 1 year by an interdisciplinary team of PC clinicians at the MD Anderson Cancer Center, with participation of experts in PC in sub-Saharan Africa, using standardized curriculum on the basis of PC needs in the region. Study participants included palliative HCPs from ECHO participating programs in Kenya, Nigeria, Ghana, and South Africa. HCPs, their patients, and caregivers were assessed at baseline, 3, 6, 9, and 12 months of the study for QOL (FACT-G), ESAS-Symptom Distress Score (prorated) (SDS), patient experience, satisfaction (FAMCARE-P-16-patient), and caregiver distress (FAMCARE-caregiver). RESULTS Two hundred seventy patients completed the assessments. Fifty-eight percent was female, the mean age was 56 years, and most common cancer type was breast cancer (24.3%). Multivariate generalized linear mixed model analysis found that ECHO-PC intervention was associated with significant improvement in QOL and symptom distress (FACT-G total score, P = .0433; FACT-G physical well-being, P < .013; FACT-G emotional well-being, P = .0232, and ESAS-SDS, P < .0001). No significant changes were found in patient experience, satisfaction, and caregiver distress scores. CONCLUSION Our preliminary study found that the ECHO-PC intervention was significantly associated with improvement in patient outcomes including QOL and symptom distress scores. Further studies are needed.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,340 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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