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Enregistrement W1940624845 · doi:10.1002/cncr.28382

A global analysis of multitrial data investigating quality of life and symptoms as prognostic factors for survival in different tumor sites

2013· article· en· W1940624845 sur OpenAlex
Chantal Quinten, Francesca Martinelli, Corneel Coens, Mirjam A. G. Sprangers, Jolie Ringash, Carolyn Gotay, Kristin Bjordal, Eva Greimel, Bryce B. Reeve, John Maringwa, Divine Ediebah, Efstathios Zikos, Madeleine King, David Osoba, Hans‐Henning Flechtner, J. Schmucker-Von Koch, Joachim Weis, Andrew Bottomley

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCancer · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNauseaInternal medicineQuality of life (healthcare)CancerOncologyProstate cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study was to examine the prognostic value of baseline health-related quality of life (HRQOL) for survival with regard to different cancer sites using 1 standardized and validated patient self-assessment tool. METHODS: In total, 11 different cancer sites pooled from 30 European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) randomized controlled trials were selected for this study. For each cancer site, univariate and multivariate Cox proportional hazards modeling was used to assess the prognostic value (P< .05) of 15 HRQOL parameters using the EORTC Core Quality of Life Questionnaire (QLQ-C30). Models were adjusted for age, sex, and World Health Organization performance status and were stratified by distant metastasis. RESULTS: In total, 7417 patients completed the EORTC QLQ-C30 before randomization. In brain cancer, cognitive functioning was predictive for survival; in breast cancer, physical functioning, emotional functioning, global health status, and nausea and vomiting were predictive for survival; in colorectal cancer, physical functioning, nausea and vomiting, pain, and appetite loss were predictive for survival; in esophageal cancer, physical functioning and social functioning were predictive for survival; in head and neck cancer, emotional functioning, nausea and vomiting, and dyspnea were predictive for survival; in lung cancer, physical functioning and pain were predictive for survival; in melanoma, physical functioning was predictive for survival; in ovarian cancer, nausea and vomiting were predictive for survival; in pancreatic cancer, global health status was predictive for survival; in prostate cancer, role functioning and appetite loss were predictive for survival; and, in testis cancer, role functioning was predictive for survival. CONCLUSIONS: The current results demonstrated that, for each cancer site, at least 1 HRQOL domain provided prognostic information that was additive over and above clinical and sociodemographic variables.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle