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Enregistrement W2590194247 · doi:10.1200/jco.2014.32.30_suppl.263

Measuring quality of life in chronic hematologic malignancy: The QUALMS-1.

2014· article· en· W2590194247 sur OpenAlexaffabout
Yolanda Martins, Robert J. Klaassen, Fabio Efficace, Rena Buckstein, Sara Tinsley, Corey D. Watts, Joseph G. Jurcic, Gregory A. Abel

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple and Secondary Primary Cancers
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)MedicineDiseaseHematologic malignancyCancerGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

263 Background: Disease-specific measures of quality of life (QoL) allow for assessment of disease-specific symptoms and psycho-social factors, an especially important endeavor for patients with chronic hematologic malignancies. We aimed to determine if disease-specific QoL could be measured for patients with myelodysplastic syndromes, and what underlying constructs would inform such a measure. Methods: We previously reported on the development of the QUALMS-1, a 33-item QoL tool for MDS patients. 124 MDS patients completed the QUALMS-1 and the European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire (EORTC QLQ-C30). Chart review was conducted to collect disease characteristics, lab tests, treatments, transfusions, and use of growth factors. Participants were recruited from MDS centers across the USA, Canada and Italy. QUALMS-1 items were scored on a scale ranging from 1 “Never” to 5 “Always”, with 4 reverse-scored items. Items were averaged to create a preliminary total scale score, with higher scores indicating poorer MDS-specific QoL. Results: Mean total scores on the QUALMS-1 ranged from 1.0 - 3.9. The measure had excellent internal consistency reliability (α=.92) and was moderately correlated with the QLQ-C30’s global health, physical functioning, role functioning, emotional health, cognitive functioning, social functioning, fatigue, nausea and pain measures (r range from 0.34 – 0.65, all p <.01). Patients with Hg <= 10 showed a small but consistent higher QUALMS-1 score (M = 2.5; SD =.59) than those with Hg >10 (M = 2.1; SD =.54; p =.03). Preliminary analyses suggested that four latent factors underlie the QUALMS-1, corresponding to the following subscales: physical burden, disease information and uncertainty, emotional burden, and disease-related positives. Conclusions: Our data suggest that the QUALMS-1 is internally consistent and has construct validity in patients with MDS. The measure provides a unique assessment of disease information and uncertainty, as well as disease-related positives. These are psychosocial constructs that may be particular to chronic hematologic malignancies such as MDS and are not well-assessed by generic or cancer-related measures.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,348
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,147 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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