To investigate symptom clustering in patients
with advanced cancer, we identified five
major symptom clusters: LE, PI, AD, AI, and
PC. We then classified patients into six groups
by cluster analysis and evaluated symptom clusters
in terms of finding what may relate to underlying
pathophysiological mechanisms. We
demonstrated that survival, functional performance,
bone metastasis, pleural effusion, and
ascites were associated with the symptom clustering
pattern in advanced cancer patients
เพื่อตรวจสอบอาการในผู้ป่วยมะเร็งขั้นสูงสำหรับ
เราระบุ 5 กลุ่มอาการหลัก : เลอ , PI , โฆษณา , ไอ , และเครื่องคอมพิวเตอร์ เราจึงแบ่งผู้ป่วย
ออกเป็น 6 กลุ่มโดยการวิเคราะห์คลัสเตอร์ และประเมินอาการกลุ่ม
ในแง่ของการค้นหาสิ่งที่อาจเกี่ยวข้องกับกลไกพยาธิสรีรวิทยา (
. เราพบว่าประสิทธิภาพการทำงานรอด
, , ลามไปกระดูกห้างและ
บวมน้ำ มีความสัมพันธ์กับอาการในผู้ป่วยมะเร็งขั้นสูงรูปแบบการจัดกลุ่ม
การแปล กรุณารอสักครู่..