Predictive Factors of Overall Well-Being Using the EORTC QLQ-C15-PAL Extracted from the EORTC QLQ-C30
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The European Organization of Research and Treatment of Cancer (EORTC) Quality of Life Questionnaire - Core 15 Palliative (EORTC QLQ-C15-PAL) was developed to assess quality of life (QOL) for the palliative cancer population to decrease patient burden. The purpose of this study was to compare predictive factors for well-being in the QLQ-C15-PAL extracted from the EORTC Quality of Life Questionnaire - Core 30 (QLQ-C30) with the QLQ-C30 itself. METHODS AND MATERIALS: Patients with advanced cancer referred for treatment of bone metastases completed the QLQ-C30. Fifteen items from the QLQ-C15-PAL were extracted from the QLQ-C30. Univariate and multivariate analyses were used to determine predictive factors of the global QOL/health score in both tools. In the multivariate analyses, a p value of <0.003 indicated statistical significance. RESULTS: Overall, predictive factors were similar when analyzing data from both tools. Predictive factors for the QLQ-C30 were role functioning (p<0.0001), fatigue (p<0.0001), nausea/vomiting (p<0.0001), and financial problems (p<0.0001) and factors for the extracted QLQ-C15-PAL were physical functioning (p<0.0001) and fatigue (p<0.0001). CONCLUSIONS: Extraction of the QLQ-C15-PAL items from the QLQ-C30 resulted in similar predictive QOL domains for all patient subgroups analyzed individually. The QLQ-C15-PAL is reflective of the QLQ-C30 domains and is recommended for future studies involving patients in a palliative setting, as this shorter questionnaire reduces patient burden and may increase accrual and compliance, while maintaining a similar breadth of coverage and achieving the same predictive ability.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».