Assessment of Quality of Life in Outpatients With Advanced Cancer: The Accuracy of Clinician Estimations and the Relevance of Spiritual Well-Being—A Hoosier Oncology Group Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the association between quality-of-life (QOL) impairment as reported by patients and QOL impairment as judged by nurses or physicians, with and without consideration of spiritual well-being (SWB). PATIENTS AND METHODS: A total of 163 patients with advanced cancer were enrolled onto a therapeutic trial, and cross-sectional data were derived from clinical and demographic questionnaires obtained at baseline, including assessment of patient QOL and SWB. Clinicians rated the QOL impairment of their patients as mild, moderate, or severe. Clinician-estimated QOL impairment and patient-derived QOL categories were compared. Correlation coefficients were estimated to associate QOL scores using different instruments. The analysis of variance method was used to compare Functional Assessment of Cancer Therapy-General scores on categorical variables. RESULTS: There was no significant association between self-assessment scores and marital status, education level, performance status, or predicted life expectancy. However, a strong relationship between SWB and QOL was noted (P <.0001). Clinician-estimated QOL impairment matched the level of patient-derived QOL correctly in approximately 60% of cases, with only slight variation depending on the method of categorizing patient-derived QOL scores. The accuracy of clinician estimates was not associated with the level of SWB. Interestingly, a subset analysis of the inaccurate estimates revealed an association between lower SWB and clinician underestimation of QOL impairment (P =.0025). CONCLUSION: Clinician estimates of QOL impairment were accurate in more than 60% of patients. SWB is strongly associated with QOL, but it is not associated with the overall accuracy of clinicians' judgments about QOL impairment.
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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 | 0,024 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».