Reasons for Non-Completion of Health Related Quality of Life Evaluations in Pediatric Acute Myeloid Leukemia: A Report from the Children’s Oncology Group
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health related quality of life (HRQL) assessments during therapy for pediatric cancer are important. The objective of this study was to describe reasons for failure to provide HRQL assessments during a pediatric acute myeloid leukemia (AML) clinical trial. METHODS: We focused on HRQL assessments embedded in a multicenter pediatric AML clinical trial. The PedsQL 4.0 Generic Core Scales, PedsQL 3.0 Acute Cancer Module, PedsQL Multidimensional Fatigue Scale, and Pediatric Inventory for Parents were obtained from parent/guardian respondents at a maximum of six time points. Children provided self-report optionally. A central study coordinator contacted sites with delinquent HRQL data. Reasons for failure to submit the HRQL assessments were evaluated by three pediatric oncologists and themes were generated using thematic analysis. RESULTS: There were 906 completed and 1091 potential assessments included in this analysis (83%). The median age of included children was 12.9 years (range 2.0 to 18.9). The five themes for non-completion were: patient too ill; passive or active refusal by respondent; developmental delay; logistical challenges; and poor knowledge of study processes from both the respondent and institutional perspective. CONCLUSIONS: We identified reasons for non-completion of HRQL assessments during active therapy. This information will facilitate recommendations to improve study processes and future HRQL study designs to maximize response rates.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».