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Enregistrement W2598701304 · doi:10.1200/jco.2012.30.15_suppl.6103

Development of a disease-specific measure of quality of life in myelodysplastic syndromes (MDS): The “QUALMS-1”.

2012· article· en· W2598701304 sur OpenAlexaff
Gregory A. Abel, Stephanie J. Lee, Richard M. Stone, David P. Steensma, Nancy L. Young, Alice Houk, B. Taylor Hastings, Yolanda Martins, Robert J. Klaassen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)CohortDebriefingDiseaseFocus groupGerontologyFamily medicineClinical psychologyNursingPathologyMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6103 Background: Studies assessing the quality of life (QoL) experienced by patients with MDS have almost universally relied upon generic measures; however, disease-specific QoL tools can allow for more sensitive assessments of the impact of changes in disease status. Methods: Using a clinical impact method of instrument development, individual and combined focus groups were conducted with 32 members of our institution’s MDS community (patients, their caregivers, and health care providers) to identify MDS-relevant QoL domains and associated question topics. Participants’ rankings of the importance of the domains and question topics were compared, collapsing patients/caregivers into one group and physicians/other providers into another. A draft scale was constructed taking a greater number of questions from the more highly-ranked domains. Results: “Fatigue” was ranked as the most important domain (see table). None of the 12 domains were ranked significantly differently by patients/caregivers versus providers. The two groups ranked 5 of 60 question topics differently: “Too tired for routine tasks” (providers higher; p= .05); “limited availability of support beyond the family” (providers higher; p= .02); “organizing life around transfusion/MD appointments” (providers higher, p= .03); “bruising” (patients/caregivers higher, p= .05) and “anger over diagnosis” (providers higher, p= .03). Conclusions: A high level of agreement in the rankings of domains and question topics between MDS patients/caregivers and providers suggests that the QoL experience of MDS patients is consistently compromised. The resulting 38-item draft QUALMS-1 tool is now being piloted (cognitive debriefing and behavioral coding) in a new cohort of MDS patients, with the ultimate goal of validation in a multi-institutional setting. [Table: see text]

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,336
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,160 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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