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Enregistrement W2155235651 · doi:10.1017/s0266462309090126

Health-related quality of life measures in routine clinical care: Can FACT-Fatigue help to assess the management of fatigue in cancer patients?

2009· article· en· W2155235651 sur OpenAlexaffabout
Maria Santana, Heather‐Jane Au, Melina W. Dharma-Wardene, Joanne D Hewitt, David Dupere, John Hanson, Sunita Ghosh, David Feeny

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensHealth Sciences CentreDalhousie UniversityUniversity of AlbertaUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancer-related fatigueQuality of life (healthcare)Physical therapyCancerPalliative careLung cancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Fatigue is the most common symptom reported by cancer patients. The inclusion of health-related quality of life (HRQL) measures in routine clinical care of cancer patients may improve the management of fatigue. The primary objective of this study is to provide evidence on the magnitude of change in fatigue subscale scores using the Functional Assessment of Cancer Therapy-Fatigue (FACT-F) that is clinically important. METHODS: Consecutive patients with advanced primary lung cancer attending a Canadian tertiary care cancer and, prior to undergoing palliative chemotherapy, were enrolled in the study. Patients completed a battery of questionnaires [FACT-F, Qualitative Patients Self-report of Fatigue Level (QPSRF)] at baseline, follow-up and 2 weeks after their final cycle of chemotherapy. Clinicians assessed the patients using the Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) Performance Status Scale at baseline and each follow-up visit. FACT-F change scores were computed as the mean change in score (end of study score minus baseline score). RESULTS: A total of 43 patients with mean age of 59 years were enrolled in the study. Results revealed a mean change in FACT-F subscale score of 5.0 (SE 1.06) for those who rated themselves as more tired, 1.28 (SE 1.00) for those who rated themselves as the same (no change), and -1.52 (SE 0.84) for those patients who rated themselves as less tired. CONCLUSIONS: We provide evidence on the magnitude of change in FACT-F score that is associated with the perception by patients of improvement in fatigue and magnitude of change in score that is associated with worsening in fatigue.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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