Concept‐elicitation phase for the development of the pediatric patient‐reported outcome version of the Common Terminology Criteria for Adverse Events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptoms arising from disease or treatment are subjective experiences. Insight into pediatric oncology treatment side effects or symptoms is ideally obtained from direct inquiry to the ill child. A concept-elicitation phase in a patient-reported outcome (PRO) instrument design provides an opportunity to elicit children's voices to shape cancer symptom selection and terminology. METHODS: Through semistructured, one-on-one, voice-recorded interviews, symptom data were collected from 96 children with cancer between the ages of 7 and 20 years who were undergoing oncologic treatment at 7 pediatric oncology sites in the United States and Canada. RESULTS: The mean number of symptoms reported per child over the prior 7 days was 1.49 (range, 0-7; median, 1; standard deviation, 1.56). The most common symptoms across all age groups were tiredness or fatigue, nausea or vomiting, aches or pains, and weakness. There was not a statistically significant correlation between self-reported wellness and the number of reported symptoms (r = -0.156, n = 65, P = .215) or the number of symptoms reported by age group or diagnosis type. Forty participants reported experiencing a change in their body in the past week, with one-third of these changes unanticipated. Only through direct questions about feelings were emotional symptoms revealed because 90.6% of interviewees who discussed feelings (48 of 53) did so only in the context of direct questioning on feelings. Adolescents were more likely than younger children to discuss feelings as part of the interview. CONCLUSIONS: Concept elicitation from children and adolescents has the potential to enable researchers to develop age-appropriate, accurately representative PRO measures.
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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 | 0,129 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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 ».