Cognitive deficit identified via pre-operative patient reported outcome measures is a predictor for post-operative health care utilization in gynecologic oncology patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if preoperative Patient-Reported Outcome Measures (PROMs) can be used to predict post-operative health care utilization in gynecology oncology patients. METHODS: A retrospective study was performed after Institutional Review Board approval. PROMs were collected pre-operatively from all patients undergoing surgery for gynecologic malignancy between 1/1/18 and 9/1/19 at a tertiary academic medical center. Patients received the EORTC QLQ-C30 and Patient-Reported Outcomes Measure Information System emotional and instrumental support questionnaires along with a disease specific PROM. Charts were reviewed to ascertain healthcare utilization ("touches") in the 90-day postoperative period defined as phone calls, emails or portal messages, office visits, emergency department (ED) encounters, and hospital admissions. Linear regression was used to identify PROMs associated with postoperative healthcare utilization. RESULTS: Three hundred seventy-one patients were administered questionnaires of which 307 (82.7%) completed PROMs and were included for analysis. A significant association was noted between adverse responses on many EORTC QLQ-C30 domains and increased postoperative healthcare utilization. Of all questions, "difficulty remembering things" was most strongly associated with both overall utilization (total touches p=0.01) and utilization in multiple domains. After forward selection against other significant PROMs, as difficulty with memory increased, both overall healthcare utilization (adjusted regression coefficient 1.9, p=0.01) and ED encounters increased (adjusted regression coefficient 0.10, p=0.01). CONCLUSION: Patients who report cognitive concerns are significantly more likely to have higher healthcare utilization postoperatively. Attention to this preoperatively could help identify patients at higher risk and further studies should determine if additional support around surgery can mitigate this risk.
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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 | 0,001 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».