Comparison of the EORTC QLQ-C15-PAL and the FACIT-Pal for assessment of quality of life in patients with advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
Shorter quality-of-life (QoL) assessments are beneficial for palliative patients as they reduce burden associated with completing personal, and at times stressful, questionnaires. The European Organisation for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire Core 15 Palliative (QLQ-C15-PAL) and the Functional Assessment of Chronic Illness Therapy - Palliative Care (FACIT-Pal) are two palliative QoL tools that have been validated for use in this population. The purpose of this article was to conduct a review of studies utilizing these two palliative-specific QoL instruments, their development and their relative strengths for use in advanced cancer patients. Studies detailing the development process for the QLQ-C15-PAL and the FACIT-Pal were identified. A comparison between both questionnaires in terms of development, characteristics, validation and use was conducted. The QLQ-C15-PAL was developed via structured shortening of the longer core instrument, the Quality of Life Questionnaire Core 30 (QLQ-C30), whereas the FACIT-Pal includes the Functional Assessment of Cancer Therapy - General tool plus a new 19-item palliative scale created through interviews with patients and healthcare professionals. Although significant overlap exists between both tools, there is a marked difference in the aspects of QoL assessed. Scoring, organization and item format are different; however, response options and recall period are the same. Both tools cover the core items relevant to patients with advanced cancers and can be supplemented with disease-specific tools. Both QLQ-C15-PAL and FACIT-Pal allow for assessment of QoL issues specific to patients with advanced diseases. Each instrument has unique strengths and weaknesses and choice between these tools is dependent on the investigator and study needs. Future studies should directly compare these two tools and validate their use through a number of administration modes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».