The Influence of Proxy Perspective on Patient-Proxy Agreement in the Evaluation of Health-Related Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: There are situations in which patient self-reported health-related quality of life must be substituted by proxy assessments. Pickard and Knight recently delineated 2 proxy perspectives that may influence the nature of proxy measurements: the "proxy-patient" (the proxy's assessment from the patient's perspective) and the "proxy-proxy" perspective (the proxy's own assessment of the patient). They argued that the "proxy-patient" perspective would be " optimally consistent with the patient's view." The purpose of this study was to evaluate these to proxy perspectives in terms of patient-proxy bias and agreement. METHODS: The European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire-C30 was administered to 224 cancer patients and their proxies (ie, significant others), who were randomly assigned to 1 of the 2 proxy conditions. Differences in patient-proxy bias and agreement were evaluated using t tests, percentage agreement, and intraclass and Pearson correlation coefficients. RESULTS: Small yet significant amounts of patient-proxy bias were found in both conditions, with patients reporting higher levels of functioning and lower symptoms levels than proxies. However, no significant differences in bias were observed between the conditions. Significantly better agreement on the role and cognitive functioning scales was found in the "proxy-proxy" condition, and for the diarrhea scale in the "proxy-patient" condition. CONCLUSIONS: There is some indication that several of the European Organization for Research and Treatment of Cancer functional scales may perform better when using the "proxy-proxy" perspective. However, no compelling evidence was found for clear superiority of either proxy perspective. These results deserve further study, as they are not entirely consistent with the pattern of agreement implied by Pickard and Knight.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».