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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 OpenAlexaff
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

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,009
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations205
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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