What QLQ-C15-PAL Symptoms Matter Most for Overall Quality of Life in Patients With Advanced Cancer?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have evaluated the QLQ-C15-PAL health-related quality of life (QOL) questionnaire, an abbreviated version of the QLQ-C30 questionnaire that was designed specifically for patients with advanced cancer. The present study assessed whether certain symptoms or functional domains from the QLQ-C15-PAL predicted overall QOL when rated prior to palliative radiation treatment (RT). PATIENTS AND METHODS: Patients attending an outpatient palliative radiotherapy clinic completed QLQ-C15-PAL questionnaires prior to palliative RT for bone, brain or lung disease. Pearson correlations were computed between the QLQ-C15-PAL functional/symptom scores and overall QOL scores. Multiple linear regressions were used to evaluate the relative importance of functional/symptom scales in association with overall QOL. RESULTS: Data from 369 patients were analyzed. The QLQ-C15-PAL domains of physical and emotional functioning, pain, and appetite loss were significant predictors of overall QOL in these patients with advanced cancer. Appetite loss was the only significant independent predictor of overall QOL in the subgroup of patients with advanced lung cancer (n = 29). Both appetite loss and emotional functioning were independently predictive of overall QOL in patients with bone metastases (n = 190). In patients with brain metastases (n = 150), independent predictors of overall QOL included physical and emotional functioning as well as fatigue. CONCLUSION: The QLQ-C15-PAL domains of physical and emotional functioning, pain and appetite loss were significant predictors of overall QOL in this cohort of patients with advanced cancer. Different functional and symptom scales predicted overall QOL in patients with bone metastases, brain metastases or advanced lung cancer.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».