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Enregistrement W2588422719 · doi:10.1200/jop.2016.018390

Implementing a Method for Evaluating Patient-Reported Outcomes Associated With Oral Oncolytic Therapy

2017· article· en· W2588422719 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Mackler, Laura Petersen, Jane Alcyne Severson, Douglas W. Blayney, Lydia L. Benitez, Caitlin R. Early, Shannon Hough, Jennifer J. Griggs

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmgen
Mots-clésMedicineOncolytic virusMEDLINEMedical physicsIntensive care medicineCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The paradigm shift in health care toward value-based reimbursement has brought emphasis to providing better quality of care to patients with chronic diseases, including patients with cancer. In accordance with providing better quality of care to patients, there has been a growing interest in evaluating quality of life through patient-reported outcomes (PROs). The revised Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS-r) is a tool that can be used to assess PROs and has been validated for use in patients with cancer. This initiative sought to use this standard assessment tool to acquire PROs concerning symptom burden from patients prescribed oral oncolytics. PATIENTS AND METHODS: Eight oncology practices in the state of Michigan used a modified ESAS-r to evaluate symptom burden of patients prescribed oral oncolytics before each outpatient visit. Thirteen symptoms were categorized as mild (0 to 3), moderate (4 to 6), or severe (7 to 10). RESULTS: A total of 1,235 modified ESAS-r surveys were collected and analyzed; 82.5% of symptoms were categorized as mild, 11.9% of symptoms were categorized as moderate, and 5.6% of symptoms were categorized as severe. CONCLUSION: PROs can be evaluated through the use of a standardized tool, such as the ESAS-r, in oncology patients receiving oral oncolytic therapy. Implementing such a tool in both community and academic practices is feasible and may facilitate improvements in the quality of care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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