Eliciting the child's voice in adverse event reporting in oncology trials: Cognitive interview findings from the Pediatric Patient‐Reported Outcomes version of the Common Terminology Criteria for Adverse Events initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adverse event (AE) reporting in oncology trials is required, but current practice does not directly integrate the child's voice. The Pediatric Patient-Reported Outcomes version of the Common Terminology Criteria for Adverse Events (PRO-CTCAE) is being developed to assess symptomatic AEs via child/adolescent self-report or proxy-report. This qualitative study evaluates the child's/adolescent's understanding and ability to provide valid responses to the PRO-CTCAE to inform questionnaire refinements and confirm content validity. PROCEDURE: From seven pediatric research hospitals, children/adolescents ages 7-15 years who were diagnosed with cancer and receiving treatment were eligible, along with their parent-proxies. The Pediatric PRO-CTCAE includes 130 questions that assess 62 symptomatic AEs capturing symptom frequency, severity, interference, or presence. Cognitive interviews with retrospective probing were completed with children in the age groups of 7-8, 9-12, and 13-15 years. The children/adolescents and proxies were interviewed independently. RESULTS: Two rounds of interviews involved 81 children and adolescents and 74 parent-proxies. Fifteen of the 62 AE terms were revised after Round 1, including refinements to the questions assessing symptom severity. Most participants rated the PRO-CTCAE AE items as "very easy" or "somewhat easy" and were able to read, understand, and provide valid responses to questions. A few AE items assessing rare events were challenging to understand. CONCLUSIONS: The Pediatric and Proxy PRO-CTCAE performed well among children and adolescents and their proxies, supporting its content validity. Data from PRO-CTCAE may improve symptomatic AE reporting in clinical trials and enhance the quality of care that children receive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».