Health-related quality of life measures in routine clinical care: Can FACT-Fatigue help to assess the management of fatigue in cancer patients?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».