Is patient self-reporting more accurate than clinician reporting of symptoms for predicting survival in patients with cancer? Meta-analysis of 30 closed EORTC randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
9597 Background: This study investigated whether patient self-reporting of symptoms improved prediction of survival as compared to clinician reporting or whether it provided an additive value when taken together with clinician assessment of the same symptoms. Methods: Patients with advanced cancer from 30 European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) Randomized Controlled Trials were included in this retrospective pooled analysis. Clinician [Common Toxicity Criteria (CTC)] and patient (EORTC QLQ-C30) symptom assessment were reported at entry into the study. Data were obtained for six symptoms: pain, fatigue, vomiting, nausea, diarrhea and constipation. The prognostic accuracy for survival was assessed by modeling the contrast in reporting using the Harrell's discrimination c-index (c). Results: Data were available from patient and clinician assessment for pain [number of trials (t) =8, number of patients (n) =1214], fatigue [t=5, n=1237], vomiting [t=5, n=824], nausea [t=6, n=1393], diarrhea [t=6, n=815] and constipation [t=4, n=751]. Fatigue (c=0.59 vs 0.55, p<.01) and constipation (c=0.57 vs 0.52, p=0.03) as reported by patients (vs clinicians) were significantly higher in predicting survival. Patient reported pain (c=0.59 vs 0.58, p=0.17), nausea (c=0.54 vs 0.52, p=0.51), vomiting (c=0.55 vs 0.52, p=0.21) and diarrhea (c=0.51 vs 0.52, p=0.49) did not predict survival any more accurately than clinician assessment. Patient and clinician assessment combined (vs clinicians alone) improved the prognostic accuracy for fatigue (c=0.61 vs 0.55, p=0.01), pain (c=0.60 vs 0.58, p<0.01), nausea (c=0.54 vs 0.52, p=0.04), vomiting (c=0.56 vs 0.52, p=0.04) and constipation (c=0.5 vs 0.52, p=0.01), but not for diarrhea (c=0.52 vs 0.52, p=0.44). Conclusions: Our results suggest that patients’ ratings of their own fatigue and constipation have more prognostic value than clinicians’ ratings of these symptoms. Further, the prognostic value of clinicians's ratings can be improved by combining them with patients’ assessments for the symptoms pain, fatigue, constipation, nausea and vomiting. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,077 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,065 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».