Symptom Burden Poorly Responsive to Palliative Care Intervention and Karnofsky Predict Survival in an Acute Palliative Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective: Survival prediction in the advanced cancer care setting plays a vital role in treatment planning and patients’ arrangements. The aim of this study was to examine the association of the global Edmonton Symptom Assessment System (GESAS) and Karnofsky scale (KPS) with overall survival (OS) in patients with advanced cancers admitted to an acute palliative care unit (APCU). The second aim was to assess if GESAS changes after comprehensive palliative treatment could influence OS. Methods: This is a prospective planned sub-analysis of advanced cancer patients. A consecutive sample of 521 patients admitted to an APCU. Patients with available survival in follow-up phone calls, having complete ESAS, and discharged alive were selected. KPS and GESAS were measured at admission and after seven days of individual comprehensive palliative care. Results: Two hundred forty-three of 521 screened patients were assessed according to inclusion criteria. The mean age was 67.1 years (SD 11.5), and 121 patients were male. The mean KPS was 43.5 (SD 9.3). The mean OS was 74.6 (SD 136.2) days. Significant changes in GESAS were observed after one week. Univariate linear regression analysis showed that KPS and GESAS at T0 and at T7 were correlated with OS (p < 0.0005; p = 0.020; p < 0.0005, respectively). At multivariate analysis, OS was correlated with KPS and GESAS at discharge (B = 3.349, 95% CI = 1.560–5.137; B = −2.430, 95% CI = −3.831–−1.029). Discussion: KPS and poor response to intensive treatment, maintaining high GESAS scores, can be considered predictive factors of shorter OS. Further studies should confirm whether a specialized intervention in other settings can improve OS.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».