Does change in health-related quality of life score predict survival? Analysis of EORTC 08975 lung cancer trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about whether changes in health-related quality of life (HRQoL) scores from baseline during treatment also predict survival, which we aim to investigate in this study. METHODS: We analysed data from 391 advanced non-small-cell lung cancer (NSCLC) patients enrolled in the EORTC 08975 study, which compared palliative chemotherapy regimens. HRQoL was assessed at baseline and after each chemotherapy cycle using the EORTC QLQ-C30 and QLQ-LC13. The prognostic significance of HRQoL scores at baseline and their changes over time was assessed with Cox regression, after adjusting for clinical and socio-demographic variables. RESULTS: After controlling for covariates, every 10-point increase in baseline pain and dysphagia was associated with 11% and 12% increased risk of death with hazard ratios (HRs) of 1.11 and 1.12, respectively. Every 10-point improvement of physical function at baseline (HR=0.93) was associated with 7% lower risk of death. Every 10-point increase in pain (HR=1.08) was associated with 8% increased risk of death at cycle 1. Every 10-point increase in social function (HR=0.91) at cycle 2 was associated with 9% lower risk of death. CONCLUSIONS: Our findings suggest that changes in HRQoL scores from baseline during treatment, as measured on subscales of the EORTC QLQ-C30 and QLQ-LC13, are significant prognostic factors for survival.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».