Minimal important differences in the <scp>EORTC QLQ‐C30</scp> in patients with advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Quality of life (QOL) is important in patients with advanced cancer. The European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) QLQ-C30 is a general QOL tool used in cancer patients. Often, with a large enough sample, statistical significance of changecan be reached, however the clinical significance is often unknown. This study aimed to determine the magnitude of change that is meaningful to advanced cancer patients in the EORTC QLQ-C30. METHODS: Patients completed the EORTC QLQ-C30 at baseline and 1 month post-radiation to assess changes in their QOL. Minimal important differences (MID) were calculated through anchor and distribution-based methods for improvement and deterioration. The two anchors of overall health and overall QOL were used to determine meaningful change. RESULTS: Statistically significant meaningful changes were seen in the use of both anchors. The overall health anchor produced a greater number of scales and symptoms that reached a statistically significant meaningful change. Meaningful change for improvement with these two anchors ranged from 9.1 units (cognitive functioning) to 23.5 units (pain), and for deterioration it ranged from 7.2 units (physical functioning) to 13.5 units (role functioning). Distribution-based estimates were closest to 0.5 SD. CONCLUSION: Knowledge of meaningful change on the EORTC QLQ-C30 allows physicians to assess patients' changes over time, along with evaluating the impact of treatment on a patient's QOL. This knowledge gives insight into whether the treatment is effective and, ultimately, whether it should be continued. Knowledge of MID may assist in the determination of sample size for future trials.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».