亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Symptom Clusters Trajectories and Influencing Factors in Patients With Head and Neck Cancer

医学 头颈部癌 头颈部 癌症 肿瘤科 内科学 外科
作者
Qiling Shen,Jiaxin Li,Ziyue Fu,Biaoxin Zhang,Yaling Zheng,Kaile Wu
出处
期刊:Cancer Nursing [Lippincott Williams & Wilkins]
被引量:3
标识
DOI:10.1097/ncc.0000000000001509
摘要

BACKGROUND: While head and neck cancer (HNC) patients often experience many concurrent symptoms, most research has focused on the assessment and management of individual, isolated symptoms. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the longitudinal trajectories of symptom clusters in patients with HNC and analyze the predictive factors of each trajectory subgroup. METHODS: An exploratory factor analysis was conducted to analyze symptom clusters using the M. D. Anderson Symptom Inventory-Head and Neck in 218 HNC patients at 3 time points: during hospitalization, 1 month after discharge, and 3 months after discharge. The latent growth mixture modeling was used to identify the trajectory subgroups, and multinomial logistic regression was used to analyze the predictive factors of trajectory changes. RESULTS: The 4 symptom clusters were referred to as the mouth and throat symptom cluster, gastrointestinal symptom cluster, psychotherapeutic symptom cluster, and energy deficit symptom cluster. Three to 4 trajectory subgroups were identified in the symptom cluster using the latent growth mixture modeling. High-risk trajectory subgroups were influenced by female patients, low family per-capita monthly income, laryngeal cancer, high clinical staging, and age ( P < .05). CONCLUSIONS: Mouth and throat symptom cluster is unique to HNC. The high-risk trajectory categories are influenced by gender, family per-capita monthly income, tumor site, TNM clinical staging, and age. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Identifying high-risk trajectories and influencing factors of symptom clusters can help cancer caregivers in implementing individualized and tailored interventions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
半_发布了新的文献求助10
8秒前
mnm发布了新的文献求助10
30秒前
Lucas应助Lucker采纳,获得10
33秒前
48秒前
12等等发布了新的文献求助10
51秒前
MGraceLi_sci完成签到,获得积分10
53秒前
无花果应助12等等采纳,获得10
1分钟前
斯文的初蝶应助科研通管家采纳,获得100
1分钟前
科研通AI6.3应助Winnie采纳,获得10
1分钟前
科研通AI6.4应助甜青提采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
Winnie发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
潘善若发布了新的文献求助10
2分钟前
顾矜应助潘善若采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
小宋发布了新的文献求助10
2分钟前
Roslin完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
Lucker发布了新的文献求助10
2分钟前
潘善若发布了新的文献求助10
2分钟前
小马甲应助潘善若采纳,获得10
2分钟前
3分钟前
12等等发布了新的文献求助10
3分钟前
草莓糖完成签到,获得积分10
4分钟前
慕青应助甜美的桐采纳,获得10
4分钟前
小橘子吃傻子完成签到,获得积分10
4分钟前
隐形曼青应助sy1639采纳,获得10
4分钟前
收集快乐完成签到 ,获得积分10
5分钟前
甜青提发布了新的文献求助10
5分钟前
郭富县城发布了新的文献求助10
5分钟前
深情安青应助vivi采纳,获得10
5分钟前
CPU完成签到 ,获得积分10
5分钟前
vivi完成签到,获得积分10
5分钟前
6分钟前
东坡发布了新的文献求助10
6分钟前
东坡完成签到,获得积分10
6分钟前
7分钟前
烟消云散完成签到,获得积分10
7分钟前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7297725
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8916176
关于积分的说明 18879196
捐赠科研通 6963189
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210589
关于科研通互助平台的介绍 2379906
邀请新用户注册赠送积分活动 2187089