The Responsiveness, Content Validity, and Convergent Validity of the Measure Yourself Concerns and Wellbeing (MYCaW) Patient-Reported Outcome Measure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Measure Yourself Concerns and Wellbeing (MYCaW) is a patient-centered questionnaire that allows cancer patients to identify and quantify the severity of their "concerns" and "wellbeing," as opposed to using a predetermined list. MYCaW administration is brief and aids in prioritizing treatment approaches. Our goal was to assess the convergent validity and responsiveness of MYCaW scores over time, the generalizability of the existing qualitative coding framework in different complementary and integrative oncology settings and content validity. METHODS: Baseline and 6-week follow-up data (n = 82) from MYCaW and FACIT-SpEx questionnaires were collected for a service evaluation of the Living Well with the Impact of Cancer course at Penny Brohn Cance Care. MYCaW convergent validity was determined using Spearman's rank correlation test, and responsiveness indices assessed score changes over time. The existing qualitative coding framework was reviewed using a new data set (n = 158) and coverage of concern categories compared with items of existing outcome measures. RESULTS: Good correlation between MYCaW and FACIT-SpEx score changes were achieved (r = -0.57, P ≥ .01). MYCaW Profile and Concern scores were highly responsive to change: standardized response mean = 1.02 and 1.08; effect size = 1.26 and 1.22. MYCaW change scores showed the anticipated gradient of change according to clinically relevant degrees of change. Categories, including "spirituality," "weight change," and "practical concerns" were added to the coding framework to improve generalizability. CONCLUSIONS: MYCaW scores were highly responsive to change, allowing personalized patient outcomes to be quantified; the qualitative coding framework appears generalizable across different integrative oncology settings and has broader coverage of patient-identified concerns compared with existing cancer-related patient-reported outcome measures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,037 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».