Agreement between physician and patient performance status ratings in an outpatient setting.
Notice bibliographique
Résumé
66 Background: Performance status (PS) scores are generally completed by physicians, although patient PS measures are increasingly available. The objective of this study was to assess agreement between physician-recorded Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) PS and a patient-rated measure of performance status based on the ECOG measure in an outpatient oncology palliative care clinic. Methods: Physicians recorded ECOG PS for every patient as part of routine clinical practice. Patients recorded their PS using a measure based on the ECOG, where 0 = normal with no limitations; 1 = not my normal self, but able to be up and about with fairly normal activities; 2 = not feeling up to most things, but in bed or chair less than half the day; 3 = able to do little activity and spend most of the day in bed or chair; and 4 = pretty much bedridden, rarely out of bed. Patients also completed the ESAS-CS measure. Medical and demographic data were abstracted from the patients’ charts. We examined correlation between physician and patient PS measures as well as factors associated with a difference in patient versus physician measures for 949 patients with a visit between August 1, 2013 and December 31, 2014. Results: Weighted Kappa statistics indicated moderate inter-rater agreement at 0.32 (95%CI: 0.28-0.36). On average, patients rated their ECOG higher by 0.31 (95%CI: 0.25-0.37, p < 0.0001); 40.7% of patients rated their PS worse, 41.9% the same, and 17.3% better than did physicians. Worst agreement was for ECOG 0 (5 of 25 patients rated 0 by physicians also rated 0 themselves, 20% agreement); the highest agreement was in those with physician-rated ECOG 3 (87/136 patients, 64% agreement). Older patients reported better PS than physicians (p = 0.002) while those with worse ESAS distress scores reported worse ECOG than physicians (p < .0001). Conclusions: Patients tend to rate their PS as worse than rated by physicians, particularly those with greater symptom burden. However, older patients tend to rate their PS as better. This could be due to age bias of physicians or due to older patients assessing their PS optimistically. Future research will assess the survival data of participants to assess correlation of PS assessments of each group with prognosis.
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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 | 0,013 | 0,043 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».