Frailty Trajectories and Influencing Factors in Patients With Non-Hodgkin Lymphoma During Chemotherapy: Protocol for a Longitudinal Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: High-intensity chemotherapy for non-Hodgkin lymphoma (NHL) has been shown to improve survival outcomes. However, its substantial toxicity may induce or exacerbate patient frailty, which is strongly associated with treatment interruptions, increased adverse effects, and reduced survival rates. Despite this, the dynamic progression of frailty and its specific contributing factors among patients with NHL undergoing chemotherapy remain poorly understood. Objective: This study aims to investigate the heterogeneity of frailty trajectories and explore their risk factors in patients with NHL. We seek to generate insights into the dynamic relationship between frailty and disease course. The findings may offer health care professionals dynamic insights into frailty progression and could help inform strategies for the early identification of high-risk populations through the systematic assessment of key factors. Ultimately, this work seeks to contribute to the evidence base for developing interventions that could mitigate or prevent frailty. Methods: This longitudinal mixed methods study will recruit 250 patients newly diagnosed with NHL from multicenter hospitals in China. Quantitative data will be collected at 3 time points: before chemotherapy, during the third cycle of chemotherapy, and at the end of chemotherapy. We will use validated questionnaires (ie, the Tilburg Frailty Indicator) to gather information on sociodemographics, frailty, cognition, physical condition, health literacy, anxiety, and nutrition. Qualitative data will be collected via semistructured interviews and observations at the end of chemotherapy. The growth mixture model and logistic regression analysis will be used to analyze quantitative data, and the diachronic analysis method and the directed content analysis method will be used for the qualitative data. Both types of data will be analyzed in parallel and separately. Finally, we will integrate the datasets to identify areas of confirmation, complementation, or discordance. Results: The research protocol and informed consent form were approved by the Medical Ethics Committee of the First Affiliated Hospital of Henan University of Science and Technology (2024-03-K171). Recruitment began in January 2025, with 168 participants enrolled as of September 2025. The data collection and analysis processes are expected to be finalized by March 2026. Data management is still ongoing; therefore, data analysis has not yet been conducted. Conclusions: As a pilot trial, this research is primarily designed to assess the feasibility of our methods and generate preliminary data on frailty progression. The findings could offer initial insights and help inform the development of future strategies for the early identification of high-risk populations through systematic screening, with the ultimate goal of informing interventions that may prevent frailty.
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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 | 0,038 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,006 |
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 ».