A systematic review of patient‐reported outcome measures in head and neck cancer surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify, summarize, and evaluate patient-reported outcome questionnaires for use in head and neck cancer surgery with the view to making recommendations for future research. DATA SOURCES: A systematic review of the English-language literature, with the use of head-and-neck-surgery-specific keywords, was performed in the following databases: Medline, Embase, HAPI, CINAHL, Science/Social Sciences Citation Index, and PsycINFO from 1966 to March 2006. DATA EXTRACTION AND STUDY SELECTION: All English-language instruments identified as patient-reported outcome questionnaires that measure quality of life and/or satisfaction that had undergone development and validation in a head and neck cancer surgery population were included. DATA SYNTHESIS: Twelve patient-reported outcome questionnaires fulfilled our inclusion criteria. Of these, four were developed from expert opinion alone or did not have a published development process and seven questionnaires lacked formal item reduction. Only three questionnaires (EORTC Head and Neck Module, University of Michigan Head and Neck Quality-of-life Questionnaire, and Head and Neck Cancer Inventory) fulfilled guidelines for instrument development and evaluation as outlined by the Medical Outcomes Trust. CONCLUSIONS: Rigorous instrument development is important for creating valid, reliable, and responsive disease-specific questionnaires. As a direction for future instrument development, an increased focus on qualitative research to ensure patient input may help to better conceptualize and operationalize the variables most relevant to head and neck cancer surgery patients. In addition, the use of alternative methods of psychometric data analysis, such as Rasch, may improve the value of health measurement in clinical practice for individual patients.
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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 | 0,040 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».