Krooninen sairaus

tiivistelmä

Background

Tämä käsikirjoitus kuvataan lähestymistapa analysoitaessa suuria määriä erilaisia ​​kliinisten tietojen selvittämiseksi eniten vaikuttavaa tekijä (t), jotka liittyvät mielekäs kliininen tulos, tässä tapauksessa, elämänlaatua syöpäpotilaiden. Väliset suhteet kliininen ja elämänlaatu muuttujia arvioitiin käyttäen EORTC QLQ-C30 globaali terveydenhuollon piirissä-validoitu korvike muuttuja yleistä syöpäpotilaan hyvinvointia.

Methods

poikkileikkauksen tutkimuksen suunnittelu käytettiin arvioimaan tekijöitä globaalin terveyden syöpäpotilailla joka aloitti hoitoa kaksi alueellista lääkäriasemilla tammikuusta 2001 joulukuun 2009 muuttujat analysoitiin mukana 15 EORTC QLQ-C30 asteikot, ikä diagnoosin, sukupuoli, vasta diagnosoitu /uusiutuva sairaus tila, ja vaihe. Päätös puu algoritmi, ehkä tunne harjoitellaan kliinikot, arvioi suhteellinen osuus yksittäisten parametrien luokittelussa kliinisesti merkittävästi toiminnallista päätepisteen, kuten maailmanlaajuinen terveyden potilaan.

Havainnot

Useita potilaalle ominaisuudet tunnistettiin merkittävästi vaikuttaneet. Väsymys, erityisesti nousi yleisin indikaattori syöpäpotilaiden elämänlaatua 16/23 kliinisesti merkittävää osajoukot. Tämä analyysi sallittu tulokset mainittava kliinisesti-intuitiivinen, sääntöä muotoon käyttäen kieltä ja määrät Elämänlaatu (QoL) itse työkaluun.

Tulkinta

Soveltamalla luokittelua algoritmit suurelta tietokokonaisuus, tunnistaminen väsymys kantasanana tekijä jatkossakin maailmanlaajuisten terveyttä ja yleistä elämänlaatu paljastui. Kyky harjoittaa louhintaa kliinisten tietojen asettaa paljastaa kriittinen kliinisiä oivalluksia, jotka ovat välittömästi sovellettavissa potilaiden hoitokäytäntöjen havainnollistetaan.

Citation: McCabe RM, Grutsch JF, Braun DP, Nutakki SB (2015) Väsymys kuin kuljettajan on yleisen elämänlaadun syöpäpotilailla. PLoS ONE 10 (6): e0130023. doi: 10,1371 /journal.pone.0130023

Academic Editor: Frank Emmert-Streib, Belfastin yliopisto, Yhdistynyt Kuningaskunta

vastaanotettu: 26 marraskuu 2014; Hyväksytty: 16 toukokuu 2015; Julkaistu: 12 kesäkuu 2015

Copyright: © 2015 McCabe et al. Tämä on avoin pääsy artikkeli jaettu ehdoilla Creative Commons Nimeä lisenssi, joka sallii rajoittamattoman käytön, jakelun ja lisääntymiselle millä tahansa välineellä edellyttäen, että alkuperäinen kirjoittaja ja lähde hyvitetään

Data Saatavuus: Nykyinen käsikirjoitus on yhteensopiva lehdessä standardin johtuu siitä, että kaikki tiedot sisältämät on raportoitu edellisessä PLoS ONE käsikirjoituksen otsikolla ”voi elämänlaatu arviointien eriyttää heterogeeninen syöpäpotilaita?”. Potilaan tason tietoja ei voida ilmoitetaan julkisessa arkistoa rajoitukset HIPAA, Cancer Registry IRB noudattaminen liittovaltion ja osavaltioiden säädöksiä. Lukijat voivat ottaa yhteyttä Dr. Donald Braun ([email protected]) kaikista uusista pyyntöjä käytetyt tiedot tässä käsikirjoitus. Tutkijat joka pyytää tietoja Dr. Braun annetaan nimettömänä aineisto.

Rahoitus: tutkimusohjelma rahoittaa Cancer Treatment Centers of America. Syöpä hoitolaitokset of America tukivat muodossa palkkojen tekijöille Ryan M McCabe, James F Grutsch, Donald P Braun ja Swetha B Nutakki mutta ei ollut mitään ylimääräistä roolia tutkimuksen suunnittelu, tiedonkeruu ja analyysi, päätös julkaista, tai valmisteen käsikirjoituksen. Erityinen roolit nämä kirjoittajat ovat muotoutuneet ”kirjoittaja maksujen osiossa.

Kilpailevat edut: tekijät Tämän käsikirjoituksen on seuraavat kilpailevia intressejä: Tutkimusohjelmaa rahoittavat Cancer Treatment Centers of America. Ryan McCabe, James Grutsch, Donald Braun ja Swetha Nutakki työskenteli Cancer Treatment Centers of America aikana, kun tutkimus. Ei ole olemassa patentteja, tuotteiden kehittämiseen tai kaupan tuotteiden julistaa. Tämä ei muuta niiden noudattamista kaikki PLoS ONE politiikan tietojen jakamista ja materiaaleja.

Johdanto

Nykyinen Elämänlaatu (QoL) arviointivälineet kehitetty käytettäviksi kliinisissä tutkimuksissa määrällisesti hyötyjä innovatiivisten hoitojen potilaiden oireiden taakka, toimiva, ja yleiseen elämänlaatuun. Kliiniset tutkijat ovat havainneet, että erityiset QoL asteikot antaa tietoa kestosta elossaololuku riippumatta tunnettujen prognoosi- muuttujien [1,2]. Viimeaikainen tutkimus on määrittänyt kliinistä merkitystä muutosten QoL tulokset [3,4]. Muita tutkimus on alkanut yhdistää elämänlaatuun verkkotunnuksia kliinisesti merkittäviä biologisia polkuja [5-7].

syntyminen pidentävä syöpätautien hoitoja on johtanut yhä useammat syövän sairastaneet, jotka elävät monta vuotta lopettamisen jälkeen hoidon. Näin ollen potilaan arvio elämänlaatua ja hyvinvointia on tullut tärkeä potilaiden hoitotuloksiin. Se on keskeinen tekijä potilaan tyytyväisyyttä niiden kliinisen ryhmän [8] ja voi tulla yhä enemmän tärkeä näkökohta kliinikon ja potilaan päätöksentekoa. EORTC QLQ-C30 instrumentin modulaarisesti jäljittelee Wilson ja Cleary malli terveyteen liittyvän elämänlaadun (HRQOL), joka on sarja toisiinsa konstruktioita, jotka alkavat fysiologisia ja tautitila; edistyminen oireiden tilan, toimiva, ja yleinen terveys käsitys ja päättyy tyytyväisyys yleiseen elämänlaatuun [9-12] (kuvio 1).

Reitti yleensä etenee vasemmalta oikealle, alkaen rakennelma tautitilan , oire tila, toimintakyky, yleinen elämänlaatu ja potilaiden tyytyväisyys elämänlaatuun. Jokainen konstruktio koostuu useista potilaan ominaisuudet ja vaikuttaa myös yksilön ja ympäristön ominaisuudet.

päätavoitteena on tutkia ennustavia QoL sisältyy innovaatioita Päätöksen puun analyysi. Tämä tutkimus käyttää suuri tietokanta muodostuu heterogeeninen syöpäpotilaan väestöstä potilas kertoi Outcomes (PRO), demografiset ja kliiniset tiedot. Analyysi ositettu potilaiden syntypaikalla, taudin vaiheeseen ja hoitohistorian eli onko ne käynnissä ensimmäinen tai myöhempi linjat hoidon. Sarjaa algoritmin syntyvän päätös puita käytettiin tunnistamaan kuljettajat potilaan arviointi elämänlaatua. Päätös puut voivat tuottaa tarkkoja ennusteita, kahva seokset kategorinen ja jatkuvan datan, osoittavat arvoalueet joissa muuttujat ovat kaikkein ennakoivaa, ja se etu, että niiden lähdöt voidaan kuvata kliinisesti intuitiivinen tarrat, pikemmin kuin tilastolliset terminologia ja määrät [13-15 ]. Päätös puita on menestyksellisesti käytetty erilaisia ​​skenaarioita lääketieteen domain [16,17], kuten ennustamiseen virheitä krooninen sairaus hoitoon, tunnistaa signaalit haittavaikutukset ja havaitsemaan artefakteja vastasyntyneiden teho-osastolle tietoja. Käyttö päätöspuilla löytää kuljettajia yleisen elämänlaadun syöpäpotilailla on uusi sovellus. Tämä menetelmä mahdollistaa tutkimuksen siitä, onko kuljettajien elämänlaatuun ovat monipuolisia ja riippuvaisia ​​taudin tyypistä tai ovat vähän ja riippumaton taudin tyypistä ja sen etenemistä.

Methods

Tutkimusasetelma

poikkileikkaus tutkimuksen suunnittelu käytettiin arvioimaan tekijöitä globaalin terveyden 8478 syöpäpotilasta, jotka aloitetaan hoito kahdessa Cancer Treatment Centers of America alueellisten lääkärikeskusten tammikuusta 2001 joulukuun 2009 hallintohenkilöstön tarjotaan kaikille mahdollisille potilaille, riippumatta hoidon tai sairauden historiaa, mahdollisuus suorittaa EORTC QLQ-C30 väline saapuessaan klinikalla, ennen hoidossa olevilla. Ainoa kriteeri osallistumisesta oli pysty lukemaan ja täydentää tutkimus Englanti. Demografiset tiedot toimittivat syöpärekisterit jokaisen keskelle. Kaikki potilaat antoivat kirjallisen suostumuksensa. Tutkimus hyväksyi Midwestern Regional Medical Center: n Institutional Review Board.

QoL Instrument

EORTC QLQ-C30 on validoitu [3] ja laajalti käytetty [18] tutkimuksen väline, joka kerää Patient -Reported Outcomes (PRO) oireita rutiininomaisesti löytyy syöpäpotilailla. Se kerää tietoja potilaan toimintaa ja arvioida niiden yleistä elämänlaatuun. Väline koostuu 30 kysymyksestä. Vastaukset näihin kysymyksiin alueella 1 4 oireiden ja toimivan verkkotunnuksia (1 = ei lainkaan, 4 = erittäin paljon) tai 1-7 maailmanlaajuisen terveydenhuollon piirissä (1 = Erittäin huono, 7 = erinomainen). Vastaukset kaikkiin kysymyksiin lineaarisesti transformoidaan 0-100 pistemäärä kussakin 15 kategorisen (yhdeksän oireita, viisi toiminnot ja yksi globaali terveys), ei-päällekkäisiä asteikot (eli kukin vastaus on vain käytetään määrittämään yhden asteikon pisteet). Oireet väsymys, kipu ja pahoinvointi /oksentelu ovat kukin koostuu useista kysymyksistä. Esimerkiksi väsymys koostuu kolmesta kysymyksiä, pyytää potilaita heidän täytyy levätä, heikotus, ja taso väsymys. Loput oire asteikot ovat yksittäiset osat, joissa käsitellään: hengenahdistus, ruokahaluttomuus, unettomuus, ummetus, ripuli, ja koettu taloudellinen vaikutus taudin ja hoitoa. Viisi toimiva verkkotunnukset ovat: fyysinen, rooli (työperäinen), kognitiivinen, emotionaalinen ja sosiaalinen. Globaali terveys erä yhdistää vastaukset kahteen kysymykseen: potilaiden luokitus niiden yleistä terveyttä ja yleistä elämänlaatuun. Jotta toiminta ja globaali terveys asteikot, korkeampi pistemäärä paremman tason toimintaa, kun taas oire kohteita, korkeampi pistemäärä vakavampia oireita [19].

muuttujat analysoitiin

tulosmuuttujana tutkimuksen oli maailmanlaajuinen terveys-, ja tavoitteena analyysien oli tunnistaa rakenne ja tarkkuutta puita. Tämä analyysi sisältää kaikki 15 EORTC QLQ-C30 vaaka ja seuraavat demografiset ja kliiniset muuttujia Syöpärekisteri: ikä diagnoosin, sukupuoli, vastikään todettu /uusiutuva sairaus tilan, paras AJCC (American sekakomitean Cancer) tuolloin neuvoteltiin diagnoosin analyyttisen potilaan kohortin ja alueelliset /etäpesäkkeitä toistuvat syöpäpotilaille. Nämä muuttujat käytettiin tuloina luokitusta sääntöjä ennustaa globaalin terveyden tasot yksittäisille potilaille. Sukupuoli, vastikään todettu /toistuvia tilan, ja vaiheessa määriteltiin kategorisen muuttujia.

kliininen muuttujat syntypaikalla, vastikään todettu tai uusiutunut sairaus ja näyttämön vastikään todetun ovat voimakkaita ennustavat potilaan elinikä. Nämä muuttujat käytettiin tuottamaan koeryhmään erottuva ennusteista vaihtelivat parannettavissa saattohoidon-sidottua. Nämä alaryhmät analysoitiin erikseen sen määrittämiseksi, kuljettajien yleistä hyvinvointia erosivat ennustetta vai kuljettajien yleistä hyvinvointia ovat riippumattomia syntypaikalla ja taudin etenemiseen.

Analyyttinen menetelmä

Tavoitteena Tämän oli tunnistaa tekijöitä globaalin terveyden kliinisestä näkökulmasta. Globaali terveys pistemäärät ositettu kolmeen kliinisesti erillistä luokkaa: alhainen, keskitaso ja korkea. Tämä kerrostuminen perustui tulokset on johdettu tutkimuksista Euroopan yleisen väestön [20]. Nämä tutkimukset olivat väestöpohjainen ja suorittaa ilman tietoa osallistujien terveydentila. Kerrostuminen globaalin terveyden pisteet määritettiin

a priori

. Alhainen maailmanlaajuinen terveysongelma pisteet vastasi arvot olivat lähes kahden keskihajonnan alapuolella väestössä tuloksen keskiarvo (~ 45). Korkea maailmanlaajuinen terveysongelma pisteet vastasi väestössä keskiarvot (75) tai yli [20]. Siksi potilaita pistein 66.67 määriteltiin korkea; alhainen ≤ 33,33; keskipitkän vaihteli 33,33 ja mukaan lukien 66.67 [3]. Demografisen muuttujia käytetään tässä analyysissä, vain ikä diagnoosin oli jatkuvaa. Päätös puu algoritmeja parametroida sijoittaa Kunkin muuttujan (esim jatkuva, kategorinen, jne).

generointi päätöspuuta

Päätös puut (usein kutsutaan luokittelu ja regressio Trees-OSTOSKORIIN ) voidaan käyttää monimuuttuja analyysit etuutena jakaumat tietoa tuntematon tai ei-normaali ja muuttujat ovat kategorinen [16]. Päätös puu algoritmeja etsiä koko aineisto tunnistaa kaikkein ennustava muuttuja saatavilla suhteessa tavoitemuuttuja (esim globaali terveys). Algoritmi laskee optimaalisen arvon, joka haarautuvia muuttuja kaksihaarainen tietojen ja maksimoida luokitustarkkuudesta. Tämä prosessi toistetaan palautuvasti kaikille jaettu tietokokonaisuus kunnes tiedot eivät ole enää jaettu ja päätelaitteen solmun syntyy luokittelemaan tietoja kyseisellä alalla.

Tämä algoritmi käyttää Gini-kertoimen laskea parhaan halkeaa kunkin aluevaltaus solmulle tietyssä puuhun [14,21]. Tarkkuus Tietyn puun (a hyvyys fit toimenpide) oli lasketaan coursing potilaan tason tietueen kautta puun oksat kunnes pääte, lehtisolmu saavutettiin ja luokittelun osoitettu. Prosenttiosuus potilaista luokitellut oikein laskettiin koko datajoukon.

Jotta algoritmi ei tuottanut päätöstä puu, joka oli liian koskevat tiettyä aineisto (eli uhraa yleistys), tekniikkaa kutsutaan 10- fold ristivalidointi käytettiin. Ennen puu on tuotettu, datajoukon oli satunnaisesti jaettu 10 yhtä suureen osajoukot. Algoritmi käyttää yhdeksän ensimmäisen osajoukon tuottaa puuta ja piti-out asetettu oikeellisuus puun. Rajat validoivien pyörittää tätä prosessia kunkin loput yhdeksän osajoukot yhteensä kymmenen toistojen. Sen sijaan valitsemalla tarkimman puu ryhmästä, komposiitti puu luotiin 10 tuloksena puista [22]. Viimeinen vaihe (karsinta) vähensi puun kokoa poistamalla puun oksat, jotka tarjosivat vain vähän tai ei ollenkaan parannusta ennakoivaa tarkkuudella. Leikkaaminen vähentää mahdollisuutta yli istuva mikä saattaa johtua läsnäolosta harha koulutukseen data. Tämä tekee puun pienempiä ja yksinkertaisempia tuottaa sääntöjoukot. Tämä koko prosessi suoritetaan kullekin kliinisen alaryhmä testattiin.

Miten lukea päätöspuuta

Kuvio 2 on esimerkki päätöksentekokaavion luotu käyttämällä vastikään todettu potilaiden ja kuvio 3 on esimerkiksi muodostaa käyttämällä vastikään todettu vaiheessa 4 potilasta tästä aineisto. Kuviossa 2, väsymys on juurisolmu, mikä tarkoittaa, että kaikista potilaan datapisteet tutkittavan, väsymys luokiteltu globaali terveys tarkimmin jos lisätietoja ei ollut käytettävissä. Leikattu piste väsymys juurisolmu on 27.78. Jos tietty potilaalla oli väsymys pisteet ≥ 27,78, sitten oikea haara ne kulkisivat, ja prosessi toistetaan seuraavalle solmulle kunnes luokittelun maailmanlaajuinen terveysongelma voidaan tehdä terminaalin tai lehtisolmu. Esimerkiksi, jos potilaalla on väsymys pisteet 27.78, niin potilas on luokiteltu olevan suuri vaikutus maapallon terveyttä ilman tarvittavat lisätiedot. Muuttuva voidaan valita useita kertoja, kuten haarautuva solmu, koska eri arvoja, jotka muuttujan yhdessä arvojen aikaisemmin valitun muuttujia, voivat sisältää enemmän tietoa suhteessa muihin muuttujiin, että osajoukko. Kuvassa 3, rooli toiminto on juurisolmu, jolla on leikattu kohta 75.

ennustamaan potilaan maailmanlaajuinen terveysongelma tasolla, alkavat juurisolmu (top soikea), kulkevat oksat-riippuen tietyt arvot Henkilökohtaisten potilastietojen-ja tulevat lehtisolmu (suorakaide). Lehtisolmuun on ennustaminen Low, Medium tai High maailmanlaajuinen terveysongelma kyseiselle potilaalle. Reitit matkustanut juurisolmusta kullekin lehtisolmu voidaan oikaistu ehdollinen sääntöjoukko luetellaan kuljettajat globaalin terveyden tasoilla.

Tämä puu on rooli toimivat juurisolmu (ensimmäinen split) ja väsymys ja kivun ensi halkeaa. ’N’ kussakin solmussa edustaa potilaiden määrä.

Classification solmut ovat päätelaitteen solmuja, jotka eivät enää jaeta. Luokittelu tarkkuus puu on osoitus siitä, miten paljon rakenteen datajoukon puu on kaapattu. Liikkumisesta oksat päätöksentekokaavion alkaen juurisolmu ja päättyy luokittelu solmussa sarjaa ehdollinen sääntöjä voidaan tunnistaa ja uudelleen kliinisissä kannalta.

Tulokset

Potilaiden demografiset

syöpärekistereitä tunnistettu 23783 mahdollisten osallistujien, josta 12357 sopineet saattavansa instrumentin edellisen alkuperäisen kliininen kuulemisen kahdessa CTCA alueelliset terveyskeskukset tammikuusta 2001 joulukuun 2009 11469 potilasta palautti kyselylomakkeen. Vastaajien määrä, joille tehtiin hoitoa CTCA ja suorittanut QoL arviointi oli 8478 potilasta. Väestörakenne Osallistujien (taulukko 1) verrattuna ei-osallistujat ja todettiin olevan samanlaisia ​​aiemmassa tutkimuksessa [23].

Tässä tutkimuksessa otettiin potilaita kaikista vaiheista luonnon historiasta diagnosoitu tautia (taulukko 1). Potilaat yleensä melko nuoria syöpäpotilaille, joiden osa osallistujista on naisia ​​(n = 4505; 56%). Lähes kaksi kolmasosaa (65%) näistä potilaista oli tautia peräisin olevan keuhko-, rinta-, paksusuolen tai peräsuolen, eturauhasen, tai haima. Tässä potilasryhmässä on painottuu potilailla, joilla oli taudin uusiutumisesta. Niistä potilaista, joilla oli vastikään todettu sairaus, yli puolet oli vaiheen 3 tai 4 sairaus (55%).

Global terveys tulokset jakautuivat Low (23%), Medium (43%) ja korkea (34 %) luokat. Taulukossa 2 verrataan QOL verkkotunnuksen tulokset kahdesta ennusteen erillistä ikäluokat tutkimuksessa väestön väestössä kohortti [20].

päätöksen Tree

Potilaista stratifioitiin kliiniseen sub -ryhmiä mukaan syntypaikalla, vastikään diagnosoitu /uusiutunut, ja AJCC näyttämön vastikään todettu. Kukin datan alijoukon käytettiin tuottamaan päätös puu edustaa että kliinisen alaryhmä. Oire ja toiminta vaakoja, jotka olivat läsnä jokaisessa puussa kuin aluevaltaus solmut on koottu taulukkoon 3. Kuvioissa 2 ja 3 ovat esimerkkejä päätöspuilla syntyvät vastikään todettu kohortti ja vastikään todettu vaiheessa 4 kohortin vastaavasti. Solmut, jotka näkyvät jokainen puu (rivi) osoittavat, että elämänlaatu asteikko (sarake) käytettiin luokitella tason globaalin terveyden potilaille kyseisessä kliinisessä alaryhmä. N edustaa potilaiden määrä kussakin solmussa. Jokainen solmu, joka ilmestyi ainakin yksi puu oli mukana taulukossa 3 sarakkeen.

Kaksi QoL asteikkoja, jotka yleisin luokitella globaalin terveyden olivat väsymys ja sosiaaliseen toimintakykyyn. Väsymystä sisältyy jokaiseen päätöspuuta yhtä lukuun ottamatta. Luokittelu tarkkuudet vaihteli 62,3-74,5%. Juurisolmu jokaisessa puussa osoitti EORTC QLQ-C30 verkkotunnuksen, joka oli valinnut algoritmin koko datajoukon sisältävän eniten tietoa globaalin terveyden tasolle; leikkaus piste juurisolmu oli muuttujan arvo lasketaan optimaalisesti jakaa tietoja. Väsymys oli juuren solmun 16 23 puita. Muuttujia ei valitsema algoritmi tahansa potilaiden alaryhmässä olivat pahoinvointi /oksentelu, hengenahdistus, ummetus, ripuli, taloudellisia ongelmia, ikä diagnoosin ja vaiheessa.

Keskustelu

Tämä monimuuttujamenetelmin järjestettiin erilaisia kliininen alaryhmien tunnistamiseksi elämänlaatuun verkkotunnuksia että oli suhteellisen korkea sopimuksen yleisen maailmanlaajuisen terveyden tasoa. Tutkimus kohortti koostui osallistujille, joiden ennuste vaihtelivat parannettavissa saattohoidon sidottu ja vastikään todettu potilailla, jotka olivat jo läpikäyneet useita rivejä kemoterapiaa. Tästä huolimatta kaikki näistä potilaista oli yhä hoitoon hakeutumista. Tässä kliinisesti heterogeeninen ryhmä, ensisijainen kuljettaja globaalin terveyden oli väsymys. Kun potilaat olivat edelleen subcategorized mukaan syntypaikalla tai kasvaimen vaiheessa väsymys pysyi hallitseva kuljettaja yleistä hyvinvointia kaikissa alaryhmissä.

Tämä analyysi helpottaa käyttämällä päätöksenteon puita. Ne on helppo ymmärtää ja tulkita ja siten on tiettyjä etuja verrattuna yleisesti käytössä biostatistics menetelmiä. Puu generoi joukon ehdollinen sääntöjä, jotka voidaan visualisoida tai kirjoitettu. Toisin kuin muut analyysimenetelmät, päätös puita eivät riipu muuttujia seurata minkäänlaista määritelty, tilastollisen jakauman. Muuttujat voivat olla yhdistelmä jatkuvan ja kategorisen arvoja. Päätös puut ovat kestäviä, koska ne eivät ole niin vaikuta harha. Jokainen harha olisi ryhmitelty solmun ja siten olisi vähän tai ei lainkaan vaikutusta halkaisu solmut ja leikata pistettä. Päätös puut voivat työskennellä hyvin paljon muuttujia, mikä on lisäetu tämän menetelmän [14].

Tässä analyysissä maailmanlaajuinen terveysongelma luokiteltiin matala, keskitaso tai korkea kiinnittämällä näitä arvoja tietoihin raportoitu yleensä väestötutkimuksissa. Tämä luokittelu tehtiin kehystää analyysi kliinisesti intuitiivinen kannalta; alhaiset pisteet-arvot olivat lähes kahden keskihajonnan alapuolella väestössä tuloksen keskiarvo (~ 45); ennätyksensä-väestössä keskiarvo tulokset (75) tai yli [20].

Väsymystä havaittiin kaikissa päätöspuuta, jotka edustavat 23 kliinistä alaryhmiä, mutta yhden vastikään todettu keuhkoissa. Se oli juurisolmu varten 16/23 potilasryhmille. Mikään muu oire kohde ilmestyi juurisolmu. Muista kahdeksasta oire verkkotunnuksia EORTC QLQ-C30, vain kipu, ruokahaluttomuus ja unettomuus (yhdessä puussa) käytettiin luokitella globaalin terveyden tasolle. Joissakin puita, algoritmi valittu väsymys solmu useita kertoja. Hallitseva tekijä globaalin terveyden tunnistetaan Päätöksentekokaaviota algoritmi oli väsymys. Nämä havainnot ulottuvat ennen havainnot, jotka raportoivat väsymys kuljettaja yleistä hyvinvointia [24,25]. Tämä tarkoittaa, että jos lääkäri voisi vain kysyä yhden kysymyksen potilaan yrittää löytää globaalin terveyden tasolle, niin he pyydä potilasta raportoivat väsymys tasolla.

arvo Tämä havainto korostetusti syntyminen väsymys eri potilasryhmissä yhteyksissä. Rooli väsymystä oli riippumaton syntypaikalla, taudin vaiheeseen, ja vaihe hoidon. Vuoteen deconstructing päätös puut sääntöjoukot erityisiä cutpoints jossa väsymys on päätös solmu tunnistaa asiayhteyskohtaisia ​​valikoimia väsymystä tasoilla. Tapauksissa, joissa väsymys oli juurisolmu, joilla on pitkälle edennyt sairaus yleensä on korkeampi cutpoints (vastikään todettu-27.8 vs toistuvat-38,9), mikä osoittaa kehittynyt potilas oli väsynyt. Koko tutkimuskohortissa kuitenkin cutpoint väsymyksen oli lähes normaali väestössä tasoa (27,8 vs. 24,1). Tämä viittaa siihen, että syöpäpotilaat kohonneita väsymys voi parantaa yleistä QoL, jos annetaan kliininen huomiota väsymys.

Väsymys kliinisenä oireena edelleen monimutkainen potilaan ominaisuus. On olemassa todisteita siitä, että useita taustalla biologisia polkuja (esim. Masennus, unettomuus, häiriöitä vuorokausirytmin häiriöitä sekä biologisen järjestelmän toiminta), erikseen tai yhdessä, voivat osoittaa kohonneet väsymystä tasoilla [7,26,27]. Pitävät tärkeänä väsymys kuljettajana yleistä globaalin terveyden tasoilla koko syöpäpotilaat eri diagnooseja, vaiheissa taudin ja hoitohistorioissa on ensimmäinen askel edistää käsitys näiden perussyitä [28,29].

lisäksi väsymys, muita QOL verkkotunnuksia, jotka ennustivat yleinen QoL yhdenmukaisesti potilasryhmille olivat sosiaalinen, rooli (työperäinen) ja fyysistä toimintakykyä. Harvinaisempia mutta asiaan ennakoivan oireita tiettyjen potilasryhmien mukana ruokahalun menetys, kipu, ja unettomuus. Yleisempiä yleisoireita kuten kipu ja pahoinvointi, joita nähdään usein syöpäpotilailla voidaan odottaa ajaa potilaan käsitys elämänlaatua. Että tämä ei ole tässä tutkimuksessa voi heijastaa huomattavasti parantunut kyky hallita tällaisia ​​oireita uudemman sukupolven kivun ja antiemeettisiä lääkkeitä. Siten kipujen ja pahoinvoinnin soveltamalla parhaiden käytäntöjen suuntaviivat odotetaan valtaosa potilaista tutkimuksessamme riippumatta hoidon historiaa. Valitettavasti oireita, kuten väsymystä ei ole vielä riittävän hyvin hallinnassa suurimmalla osalla potilaista.

Lisäksi syntyminen väsymys ajo yleistä QoL perässä tärkeyttä toiminnallisen tilan verkkotunnuksia yhdistettynä suhteellisen vähäinen havainto yleisesti raportoitu oireita kuten kuljettajat, voi tietyllä tavalla vahvistaa Wilson Cleary malli toimintakunto suoraan ajaa yleistä elämänlaatu ja voi myös ehdottaa monimutkaisempi tulkinta, että väsymys on jotain enemmän kuin akuutti, kliininen oire. Erät alkaen EORTC tutkimuksesta, joita ei valittu algoritmin mistään potilasalaryhmissä olivat oire kohteita pahoinvointi /oksentelu, hengenahdistus, ummetus, ripuli ja taloudellisia ongelmia. Väestörakenteen ja kliinisten muuttujien kuten ikä diagnoosin, sukupuoli ja vaiheessa ei tunnistettu ennakoivaa yleistä hyvinvointia algoritmin mistään potilasalaryhmissä. Sitä ei voida päätellä, että potilas muuttujia, joita ei käytetty luokitella maailmanlaajuisen terveyttä määrinä potilailla ei ollut osoitus potilaan elämänlaatuun lainkaan tai että niitä ei raportoida läsnä potilailla. Pikemminkin jokainen haarautuva solmu, joka on valittu algoritmi voidaan sisällyttää puurakenteen määritettiin sisältävän eniten tietoa kaikkien muiden muuttujien, ottaen huomioon, että määritetty potilailla. Vaikka vaihe on voimakas ennustaja keston potilaan selviytymistä, tässä potilasryhmässä kohortissa vaiheessa kasvain ei todettu olevan kuljettajan yleistä QoL, joka on yllättävä havainto maailmassa onkologian [2].

tutkimus rajoittaa se, että eri datapistettä joilla voi olla merkitystä ei ollut saatavilla ajankohtana tutkimuksen (erityisiä hoitohistorioissa, diagnoosista, samanaikaisia ​​olosuhteissa, suorituskyky ja joilla muut syöpää erityisiä QoL verkkotunnuksia, kuten perifeerinen neuropatia) [30 ]. Nämä tulokset vahvistavat mahdollinen arvo sisällyttämistä kysymys väsymys on QoL työkalu, jonka yhteisö onkologit voivat rutiininomaisesti käyttää niiden potilaiden hoidossa [31]. Tulokset korostavat myös tärkeää tunnistaa biologisen polkuja, jotka suoraan tai epäsuorasti vaikuttavat potilaan kokemus väsymys; jatkotutkimukset tulee kuulua tiedot biologisia polkuja (esim Luuydinsuppressioriskin punasolumäärä, masennus, häiritsevä vuorokausirytmiä, jne), jotka ovat mukana säännellä väsymystä [5,6,26,29].

Johtopäätös

Kun kerrostamiselintä suuri potilas tietokannan kaksikymmentäkolme kliinisesti merkittävää subsets, väsymys oli yleisimmin havaittu verkkotunnuksen käytetään luokittelemaan globaalin terveyden tasoa. On epäselvää, jos väsymys on välipalvelinmuuttujaan maailmanlaajuisen terveyden, suora kuljettaja sitä, tai kuljettaja toimivan verkkotunnusten puolestaan ​​ajaa maailmanlaajuinen terveysongelma. Tulokset tästä analyysin tukevat Wilson Cleary teorian elämänlaatuun, mutta voisi myös tukea muita teoreettisia malleja.

Kiitokset

Kaikki kirjoittajat olivat mukana tutkimuksen suunnittelu, keruu, hallinto analyysi , ja tietojen tulkinta, ja valmistelu, tarkastelu ja hyväksyntä käsikirjoituksen. Kirjoittajat julistaa, ettei eturistiriitoja. Tutkimuksen hyväksyi Midwestern Regional Medical Center institutionaalisten Review Board.