Symptom burden and functional capacity as prognostic factors in palliative care oncology patients
Notice bibliographique
Résumé
Os pacientes em cuidados paliativos (CP) oncológicos têm uma carga de sintomas alta e a tendência a perder a capacidade funcional. Nesta dissertação buscou-se avaliar o papel da carga de sintomas e a capacidade funcional como fatores prognósticos em pacientes em CP oncológicos. Foi realizado um estudo de coorte retrospectivo observacional realizado em uma unidade de cuidados paliativos pública. Para o cálculo da sobrevida, foi utilizado o método Kaplan-Meier e o modelo hazards proporcionais de Cox estratificado por sexo para analisar o poder preditivo da capacidade funcional e da carga de sintomas na sobrevida, avaliados pelo Karnofsky Performance Status (KPS) e da Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) respectivamente. Foram incluídos no estudo 404 pacientes, verificou-se que o KPS 30 - 50% apresentou maior associação com o risco de morrer tanto em mulheres (HR ajustada 1,84 IC 95% 1,33-2,54) quanto em homens (HR ajustada 3,07 IC 95% 2,14 -4,41). O e o escore total da ESAS moderada/intensa também mostrou relação com a sobrevida mais curta para ambos os sexos (mulheres: HR ajustada 1,56 IC 95% 1.15-2,11; homens: HR ajustada 2,27 IC 95% 1,60 – 3,20). A respeito dos sintomas individuais houve diferenças entre mulheres e homens em relação à associação com o pior prognóstico para mulheres e homens, respectivamente: dor moderada/intensa (HR ajustada 1.38 IC 95 % 1.02-1.87; HR ajustada 2.15 IC 95 % 1.53- 3.02 ), fadiga moderada/intensa (HR ajustada 1.97 IC 1.43-2.72; HR ajustada 2.24 IC 95 % 1.74-3.86 ) e dispneia (HR ajustada 1.68 IC 95% 1.17- 2.43; HR ajustada 2.51 IC 95% 1.64 -3.86 ) Neste estudo pode-se ratificar o papel do KPS e da carga de sintomas como fatores prognósticos independente. Com base nestas informações, foi possível instrumentalizar os profissionais de saúde indícios a respeito do quadro clínico e prognóstico do paciente, contribuindo para a elaboração das prioridades e objetivos no planejamento do plano de cuidados em uma consulta ambulatorial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».