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Enregistrement W2000189078 · doi:10.1586/14737167.2014.864560

Predictive factors of overall quality of life in advanced cancer patients using EORTC QLQ-C30

2013· article· en· W2000189078 sur OpenAlexafffund
Gemma Cramarossa, Liang Zeng, Liying Zhang, Ling‐Ming Tseng, Ming‐Feng Hou, Alysa Fairchild, Vassilios Vassiliou, Reynaldo Jesús-García, Mohamed A. Alm El‐Din, Aswin Kumar, Fabien Forges, Wei‐Chu Chie, Arjun Sahgal, Henry Lam, Natalie Pulenzas, Edward Chow

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Pharmacoeconomics & Outcomes Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesJoseph and Silvana Melara Cancer Research Fund
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Predictive valueCancerInternal medicinePhysical therapyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify which domains/symptoms from the European Organisation for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire (EORTC QLQ-C30) were predictive of overall quality of life (QoL) in advanced cancer patients. METHODS: Four hundred and forty seven patients with brain metastases or bone metastases from seven countries were enrolled with regression analysis to determine the predictive value of the QLQ-C30 functional/symptom scores for patient reported overall QoL (question 30), overall health (question 29) and the global health status domain (questions 29 and 30). RESULTS: Worse role functioning, social functioning, fatigue and financial problems were the most significant predictive factors for worse QoL. In the bone metastases subgroup (n = 400), role functioning, fatigue and financial problems were the most significant predictors. In patients with brain metastases (n = 47), none of the EORTC domains significantly predicted worse QOL. CONCLUSION: Deterioration of certain QLQ-C30 functional/symptom scores significantly contributes to worse QoL, overall health and global health status.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0030,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,462 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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