Quality of Life Measurement in Cancer Patients Receiving Palliative Radiotherapy for Symptomatic Lung Cancer: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 27% of North American cancer deaths are attributable to cancer of the lung. Many lung cancers are found at an advanced stage, rendering the tumours inoperable and the patients palliative. Common symptoms associated with palliative lung cancer include cough, hemoptysis, and dyspnea, all of which can significantly debilitate and diminish quality of life (QOL). In studies of the effects of cancer therapies, the frequent evaluative endpoints are survival and local control; however, it is imperative that clinical trials with palliative patients also have a QOL focus when a cure is unattainable. We conducted a literature review to investigate the use of QOL instrument tools in trials studying QOL or symptom palliation of primary lung cancer or lung metastases through the use of radiotherapy. We identified forty-three studies: nineteen used a QOL tool, and twenty-four examined symptom palliation without the use of a QOL instrument. The European Organization for Research and Treatment of Cancer (eortc) QLQ-C30 survey was the most commonly used QOL questionnaire (in thirteen of twenty trials). Of those thirteen studies, eight also incorporated the lung-specific QOL survey eortc QLQ-LC13 (or the eortc QLQ-LC17). A second lung-specific survey, the Functional Assessment of Cancer Therapy-Lung (fact-L) was used in only two of the twenty trials. In total, only ten of forty-three trials (23%) used a lung-specific QOL tool, suggesting that QOL was of low priority as an endpoint and that measures created for lung cancer patients are underused. We encourage investigators in future trials to include specific QOL instruments such as the eortc QLQ-LC13 or the fact-L for studies in palliative thoracic radiotherapy because those instruments provide a measure of QOL specific to patients with lung cancer or lung metastases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».