A Taxonomy of the Uses of Health-Related Quality-of-Life Instruments in Cancer Care and the Clinical Meaningfulness of the Results
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To propose a taxonomy of psychometrically based, health-related quality-of-life instruments related to three levels of decision-making of health care: the macro, meso and micro levels. The choice of appropriate health-related quality-of-life instruments for each level of desired decision making in various clinical settings is illustrated. A secondary objective was to describe solutions for some of the difficulties inherent in the interpretation of the results of health-related quality-of-life assessment. DESIGN: The three main levels of clinical decision making are listed and the instruments used most frequently in cancer clinical trials are reviewed from the medical literature. PROPOSALS: Generic and utility-based instruments are likely to be the most valuable at the macro level of decision making, whereas condition-specific, disease-specific, and situation-specific instruments are most useful for decision making at the meso and micro levels. A determination of the proportions of patients who have reached a meaningful change in health-related quality-of-life scores (eg, > or =10 for scales of 1-100) over a standard period is a rational approach to interpreting the significance of changes in scores. CONCLUSIONS: Awareness of the level of decision making that is involved in the clinical assessment of health-related quality of life can be helpful in choosing instruments that are appropriate for various clinical settings. Some of the difficulties in interpreting the meaning of changes in health-related quality-of-life scores can be overcome by comparing the proportions of patients who have achieved a preset magnitude of change.
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle