Randomized trial of a clinical nurse specialist–led enhanced survivorship and early palliative care intervention for patients with metastatic cancer.
Notice bibliographique
Résumé
TPS12139 Background: While the benefits of early palliative care and clinician empathy for patients with metastatic cancer are well established, cancer survivorship remains inadequately integrated into the care of patients with distant metastases (Langbaum, N Engl J Med 380: 1300, 2019). Moreover, the optimal model of care delivery is poorly defined. Based on these data, we developed a novel multidisciplinary care model in which the radiation oncology Clinical Nurse Specialist develops therapeutic relationships with survivors with metastatic cancer and identifies and coordinates interventions to address their unmet physical and emotional issues. The goal of this intervention is to improve quality of life and overall survival. Methods: Eligible patients are adult patients with metastatic solid tumor malignancy with a predicted median survival of ≥1 year using the validated NEAT model. Using block randomization with varying block sizes of 4, 6 and 8, we plan to randomize 100 patients to either usual care or a supplemental Clinical Nurse Specialist led survivorship and palliative care intervention. Patients randomized to the Clinical Nurse Specialist have personalized coordination of services, patient education and referral to supportive care services resulting from additional in-person and phone-based touchpoints. These supplemental interactions address individual needs, such as medication side effects, physical therapy, end-of-life planning and access to community and spiritual resources. The primary endpoint of this trial is patient reported symptom burden using the Edmonton Symptom Assessment System score. Secondary endpoints are patient reported quality of life using the NCCN survivorship assessment and long-term overall survival. To date, 45 patients have been enrolled. Clinical trial information: NCT05947695 .
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».