Assessing the utility of a patient-reported screener question to detect fatigue symptoms: Improving the quality of systematic symptom measurement in clinical practice.
Notice bibliographique
Résumé
236 Background: In Ontario, there is a concerted effort to screen all cancer outpatients for clinically significant symptoms at every visit, without causing undue burden on the patient. Although fatigue symptoms are common in cancer patients, severe fatigue may require clinical intervention. To reduce reporting fatigue, we evaluated the use of a single item screener question to detect severe fatigue, as defined through the FACT-Fatigue Scale (FACT-F), with the goal of reducing patient reporting burden. Methods: 316 Princess Margaret Cancer Centre outpatients across a wide range of cancers at all phases of therapies and disease stages were asked to report fatigue symptoms using the FACT-F. The ability of one screener question “I feel fatigued” to detect severe fatigue symptoms in any of the six other fatigue-related questions was evaluated. Using the presence of any severe fatigue symptom as the reference, sensitivity (Se) and specificity (Sp) of the screener question was determined. Results: Median age was 59 (19-91) years; 45% were male. The prevalence of significant, severe fatigue-related symptoms for the six individual questions covering various fatigue domains ranged from 4% to 7%. 12% of patients exhibited at least one severe symptom on FACT-F (prevalence). Defining a positive screen as “quite a bit” or “very much” fatigued, with 16% prevalence, the screener question was able to correctly identify any severe symptom 81% of the time (Se) and was able to rule out any severe symptoms 92% of the time (Sp). Conclusions: The use of a screener question to accurately detect patient symptoms provide patients with the ability to be involved in their care without being overly burdened in the process. At the meeting we will provide updated results on 500 patients, the potential modifying role of clinico-demographic factors, and results of the performance two additional screener questions on fatigue. While patient-reported outcomes are widely used in research, they may also be a practical and acceptable means to accurately detect clinically important symptoms in the clinic.
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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 | 0,198 | 0,391 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».