Measuring Quality of Life in Oncologic Breast Surgery: A Systematic Review of Patient-Reported Outcome Measures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multiple randomized trials demonstrate equivalent survival between BCT and mastectomy, but clinical outcomes research must also evaluate patient satisfaction and quality of life. This review analyzes existing patient-reported outcome (PRO) measures in oncologic breast surgery to assess utility and make recommendations for future research. We performed a systematic literature review to identify PRO measures used in oncologic breast surgery patients. After applying inclusion and exclusion criteria, qualifying instruments were assessed for adherence to international guidelines for health outcomes instrument development and validation. Ten measures underwent development and psychometric evaluation in an oncologic breast surgery population. Five of ten measures (EORTC QLQ BR-23, FACT-B, HBIS, BIBCQ, and BREAST-Q) reported an adequate development and validation process. Three of these 5 measures (EORTC QLQ BR-23, FACT-B, HBIS) focused on non-surgical treatment issues. A fourth instrument (BIBCQ) did not address aesthetic concerns after breast reconstruction. The fifth instrument (BREAST-Q) was developed for use in patients undergoing mastectomy ± reconstruction, but did not address breast-conserving therapy. Overall, two key limitations were noted: 1) surgery-specific issues of breast-conserving surgery patients were not well represented and 2) measures were largely developed without the aid of newer psychometric methods that may improve their clinical utility. Reliable and valid PRO measures in breast cancer patients exist, but even the best instruments do not address all important surgery-specific and psychometric issues of oncologic breast surgery patients. Newer psychometric methods would facilitate development of scales for use in individual patient care as well as group level comparisons.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 découle