Preliminary Results of the Generation of a Shortened Quality-of-Life Assessment for Patients with Advanced Cancer: The FACIT-Pal-14
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Shortened quality-of-life (QOL) tools are advantageous in palliative care patients. Development of such tools begins with the identification of issues relevant to a population. The purpose of this study was to identify the most important items of the Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Palliative Care (FACIT-Pal) to create an abbreviated questionnaire for future palliative care trials. METHODS: A convenience sample of patients and health care professionals (HCPs) assessed the relevance of each item of the FACIT-Pal and whether they would include the item in a final questionnaire. Patients and HCPs identified their top 10 most important issues and were asked whether items were inappropriate, upsetting, or irrelevant; a shortened questionnaire was generated from this input. RESULTS: Sixty patients and 56 HCPs participated. The median score in the Karnofsky Performance Scale (KPS) of patients was 70, and the majority of HCPs were radiation oncologists. The 46-item questionnaire was shortened to 14 questions, retaining several items from the Functional Assessment of Cancer Therapy-General (FACT-G) as well as issues pertaining specifically to palliative care patients. Items within the emotional, physical, and functional well-being subscales were retained along with those for various symptoms including constipation, nausea, dyspnea, and sleep. No new content beyond what is covered by the FACIT-Pal was identified consistently by either HCPs or patients. Similarly, no item was consistently rated as being inappropriate, upsetting, or irrelevant in the 14-item questionnaire. CONCLUSION: The FACIT-Pal-14, a shortened 14-item questionnaire has been generated for the palliative care population. Future studies should complete psychometric validation of this instrument for the assessment of QOL in palliative care patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».