Patient‐Reported Oral Symptoms and Their Impact on Well‐Being After Haematopoietic Cell Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Oral complications may negatively influence outcomes of haematopoietic cell transplantation (HCT). A comprehensive view of oral symptoms and symptom burden post-HCT is lacking. This study aimed to determine the prevalence, severity, and temporal relationships of oral symptoms and their impact on well-being in the early post-HCT phase. Effects of transplant type and conditioning intensity were evaluated. METHODS: In this prospective multicentre observational study, adult HCT recipients were interviewed and completed questionnaires on oral symptoms and well-being three times a week during hospitalisation early post-HCT. RESULTS: Of 194 patients, 177 (91.2%) reported oral symptoms. Dry mouth was the earliest and most common (80.9%) followed by oral pain (35.6%), thickening/swollen mucosa (33.0%), and taste changes (30.9%). Symptom frequency peaked on days 6 to 11 post-HCT and caused significant burden: 59.3% experienced moderate to severe distress and 53.6% reported moderate to severe impact on well-being. Symptom prevalence was highest among patients who received allogeneic HCT with MAC and those who underwent autologous HCT. Overall, MAC regimens were associated with earlier and more frequent symptoms, greater distress and higher impact on well-being during days 0 to 11 post-HCT compared to reduced/non-myeloablative regimens. CONCLUSIONS: Oral symptoms are prevalent, burdensome and significantly impact well-being early post-HCT, underscoring the need for close monitoring and supportive oral care.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».