The Prevalence and Factors of Dyspnea Among Advanced Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dyspnea is a significant symptom in advanced cancer patients, yet comprehensive evidence on its prevalence and related factors is lacking. OBJECTIVE: This review aims to summarize the prevalence of dyspnea among advanced cancer survivors and identify associated factors. METHODS: MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, PsycINFO, CINAHL Plus, and Web of Science were searched from inception to May 2024. Observational studies focusing on advanced cancer patients reporting dyspnea were included. Two reviewers performed data extraction and quality assessment independently using the Newcastle-Ottawa Scale. Prevalence estimates were pooled using a random-effects model. Subgroup analyses and metaregression were performed to explore heterogeneity. RESULTS: A total of 67 studies involving 78 409 advanced cancer survivors were included, revealing a pooled prevalence of dyspnea of 43% (95% prediction interval, 0.07, 0.84). Significant variations were observed based on cancer types, with lung cancer showing a prevalence of 55%. Factors associated with dyspnea were categorized using the Breathing, Thinking, Functioning clinical model: (1) breathing: physical (eg, fatigue), medical (eg, lung disease), and treatment-related (eg, palliative sedation) factors; (2) thinking: psychological (eg, anxiety) factors; and (3) functioning: performance (eg, Karnofsky Performance Status) and demographic characteristics (eg, age). CONCLUSIONS: The findings highlight a high prevalence of dyspnea among advanced cancer survivors and identify several associated factors, stressing the need for early detection and comprehensive management strategies. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Health providers can improve the quality of life for patients by effectively managing dyspnea, thereby reducing symptom burden, and alleviating psychological distress, leading to better overall well-being for patients and caregivers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».