Associations Between Symptom Complexity and Acute Care Utilization Among Adult Advanced Cancer Patients Followed by a Palliative Care Service
Notice bibliographique
Résumé
Among adult advanced cancer patients already accessing palliative care, symptoms can contribute to unplanned acute care utilizations, which can disrupt care and worsen patient outcomes. We examined how a novel symptom complexity algorithm, using patients' ratings of the nine Edmonton Symptom Assessment System-Revised (ESAS-r) symptoms to assign "low", "medium", or "high" complexity, predicts acute care utilizations. This retrospective observational cohort study used electronic medical record data from the Durham Regional Cancer Centre in Ontario, Canada, comprising adult advanced cancer patients who completed at least one ESAS-r report between 1 January 2022 and 31 December 2023. We applied chi-squared tests, Kruskal-Wallis H tests, and multivariable binary logistic regressions to evaluate factors associated with higher odds of acute care utilization within seven and fourteen days of patients' first ESAS-r reports after their first palliative care interaction. Of 559 included patients, 125 (22.4%) exhibited low complexity, 180 (32.2%) exhibited medium complexity, and 254 (45.4%) exhibited high complexity on their first ESAS-r report. In total, 61 (10.9%) patients accessed acute care within seven days and 108 (19.3%) patients accessed acute care within fourteen days of their first ESAS-r report. Controlling for sociodemographic and clinical covariates, compared to low-complexity patients, high-complexity patients had higher odds of acute care utilization within seven days (aOR = 2.83, 95% CI: 1.18-6.77), but not within fourteen days (aOR = 1.78, 95% CI: 0.97-3.28). Accordingly, as a clinical decision-making tool, ESAS-r symptom complexity may help identify patients who would benefit from more intensive follow-up and potentially reduce unnecessary acute care utilizations.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».