Patient-Reported Burden of a Neuroendocrine Tumor (NET) Diagnosis: Results From the First Global Survey of Patients With NETs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite the considerable impact of neuroendocrine tumors (NETs) on patients' daily lives, the journey of the patient with a NET has rarely been documented, with published data to date being limited to small qualitative studies. NETs are heterogeneous malignancies with nonspecific symptomology, leading to extensive health care use and diagnostic delays that affect survival. A large, international patient survey was conducted to increase understanding of the experience of the patient with a NET and identify unmet needs, with the aim of improving disease awareness and care worldwide. METHODS: An anonymous, self-reported survey was conducted (online or on paper) from February to May 2014, recruiting patients with NETs from > 12 countries as a collaboration between the International Neuroendocrine Cancer Alliance and Novartis Pharmaceuticals. Survey questions captured information on sociodemographics, clinical characteristics, NET diagnostic experience, disease impact/management, interaction with medical teams, NET knowledge/awareness, and sources of information. This article reports the most relevant findings on patient experience with NETs and the impact of NETs on health care system resources. RESULTS: A total of 1,928 patients with NETs participated. A NET diagnosis had a substantially negative impact on patients' personal and work lives. Patients reported delayed diagnosis and extensive NET-related health care resource use. Patients desired improvement in many aspects of NET care, including availability of a wider range of NET-specific treatment options, better access to NET experts or specialist centers, and a more knowledgeable, better-coordinated/-aligned NET medical team. CONCLUSION: This global patient-reported survey demonstrates the considerable burden of NETs with regard to symptoms, work and daily life, and health care resource use, and highlights considerable unmet needs. Further intervention is required to improve the patient experience among those with NETs.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».