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Enregistrement W4414893303 · doi:10.1200/op.2025.21.10_suppl.355

Randomized trial of a telehealth post-discharge supportive care intervention for hospitalized patients with advanced cancer.

2025· article· en· W4414893303 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel E. Lage, Kathryn Post, Evanna Jin, Max G. Hernand, Carlisle E. W. Topping, Annemarie D. Jagielo, Kara Olivier, Elizabeth Krueger, Laurie S. Miller, Caroline Kuhlman, Erika Meneely, Dana Haggett, A. Franceschelli, Nora Horick, Ryan David Nipp, Lara Traeger, Areej El‐Jawahri, Joseph A. Greer, Jennifer S. Temel

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConquer Cancer Foundation
Mots-clésTelehealthRandomized controlled trialPsychological interventionDistressIntervention (counseling)Health carePatient satisfactionTelemedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

355 Background: Hospitalized patients with advanced cancer face a challenging post-discharge care transition due to their high symptom burden. Post-discharge interventions are needed to address the unique needs of this population. Methods: We conducted a randomized controlled trial of CONTINUUM (Continuity of Care Under Management by video visits), a post-discharge telehealth intervention for patients with advanced solid tumors. The primary aim was to assess the effect of CONTINUUM on the Patient Activation Measure-13 (PAM-13), a measure of patients’ confidence in managing their health condition, which is associated with decreased health care utilization. From 12/2021-01/2025, we approached English-speaking patients with advanced solid tumors during their first unplanned hospitalization since advanced cancer diagnosis who were preparing for discharge to home without hospice. Enrolled patients were randomized 1:1 to CONTINUUM or usual care. Those assigned to CONTINUUM received a telehealth visit with an oncology nurse practitioner within 3 business days of hospital discharge to address symptoms, in addition to usual scheduled oncology appointments. Patients in the control group attended their usual appointments. Participants completed questionnaires at baseline and 10-20 days post-discharge. Secondary outcomes included physical symptoms (Edmonton Symptom Assessment System-physical [ESAS-p]), psychological distress (Patient Health Questionnaire-4[PHQ-4]), satisfaction with communication (Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems Communication Subscale [CAHPS]), and 30-day hospital readmissions. We used analysis of covariance to assess the between-group differences in post-discharge outcomes, adjusting for baseline scores, and Fisher’s exact test to compare the proportion with hospital readmission. Results: Of 286 enrolled patients (mean age: 64.5 years; 50.0% female; 85.3% White; 46.2% gastrointestinal cancers), the most common reason for admission was symptom management (62.5%). Patient activation declined between time points in both groups, but post-discharge PAM-13 scores did not differ between intervention and control group (adjusted mean: 62.5 vs. 65.3, respectively, p = 0.162). Physical and psychological symptoms did not differ between groups (ESAS-p adjusted mean: 26.6 vs. 25.1, P = 0.368; PHQ-4 adjusted mean: 2.7 vs. 2.3, p = 0.245). CAHPS scores were similar between groups (unadjusted mean: 18.9 vs. 18.8, p = 0.839). We found no significant difference in the 30-day hospital readmission rates (27.7% vs. 29.2%, p = 0.794). Conclusions: CONTINUUM did not improve patient-reported outcomes or hospital readmission rates in recently hospitalized patients with advanced cancer. Future studies should explore targeted home-based and longitudinal interventions to enhance post-discharge care for this patient population. Clinical trial information: NCT05142345 .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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