Screening tool for late‐effect pediatric neuro‐oncological clinics: A treatment‐oriented questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many survivors of pediatric brain tumors (SPBTs) suffer from long-term late effects (LEs). Our aim was to create a practical screening tool for detecting LEs in this population. Such a screening tool will improve our ability to identify those patients who may benefit from treatment in LE clinics while focusing on individual relevant issues. PROCEDURE: We developed the Treatment-Oriented Screening Questionnaire (TOSQ); a self-reported, risk-based questionnaire that addresses all LEs SPBTs can potentially suffer. As a basis for the TOSQ design we used the Long-Term Follow-Up Guidelines published by the Children's Oncology Group. Output includes individual recommendations for further treatment. We prospectively assessed whether the TOSQ can accurately detect treatment targets in SPBTs by comparing patient and caregiver questionnaire scores with physician evaluations. Data are presented from 41 SPBTs. RESULTS: The TOSQ is a precise screening tool for identifying LEs in SPBTs based on the significant correlation (P < 0.05) that was found between parental scores and physician evaluations. Statistical testing proved that parents are a good source of information about child's health status, and that TOSQ accurately reflects the correlation between patient difficulties and quality of life. CONCLUSIONS: The TOSQ is the first described screening tool for identification of LEs designed specifically for SPBTs. It is simple to use and provides a valid, comprehensive and economic assessment followed by targeted treatment plan for each patient. By repeatedly using the TOSQ over the years, we can improve our ability to detect and give focused treatment to those who require assistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».