Single- versus multiple-item assessment of quality of life in patients with advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
e20528 Background: The main objective of palliative cancer care is to improve quality of life (QOL). As multiple dimensions impact on the construct of QOL, multi-dimensional instruments are usually used in its measurement. These are time consuming and burdensome for repeated use. Recent authors have suggested that brief single-item global assessments can provide a reliable measure of QOL. We assessed the performance of the Edmonton Symptom Assessment System ‘feeling of well-being’ item (ESAS WB) using the Functional Assessment of Cancer Therapy - General (FACT-G) instrument as a gold standard. Methods: After obtaining IRB approval, we reviewed the data from 213 advanced cancer patients who had participated in six studies from March 2006 to June 2008 and determined the level of association between baseline ESAS WB and FACT-G total score and subscale domains (Physical (Pwb), Social/Family (Swb), Emotional (Ewb), and Functional (Fwb) Well-Being) and also the 9 ESAS symptom intensity scores using Spearman correlation coefficients. We also calculated the change between the baseline (T1) and second (T2) observations of ESAS WB and of FACT-G total score and determined their level of association using a Pearson correlation coefficient. In addition, we predicted the change in FACT-G as predicted by the change in ESAS WB score using regression analysis. Results: Mean age was 60 (SD 12) years and 48% were female. At T1, the Spearman correlation coefficient of ESAS WB and FACT-G was -0.48 (p<0.0001). Spearman correlation coefficients for ESAS WB and FACT-G subscale domains and ESAS symptom intensity scores were also highly significant (p<0.0001) for all physical and emotional symptoms (other than p=0.003 for nausea) except for FACT Swb (p=0.08). The Pearson correlation coefficient for difference between T1 and T2 in ESAS WB and FACT-G for 146 patients was -0.36 (p<0.0001). The regression analysis was highly significant (p<0.0001). The change in ESAS WB corresponding to FACT-G published minimally important difference (MID) was -0.24 for 3, -1.55 for 5, and -2.87 for 7, respectively. Conclusions: ESAS WB is a practical instrument for clinical use and best reflects the Pwb, Ewb and Fwb domains of FACT-G as compared to Swb. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».