Health utility scores (HUS) and health-related quality of life (HRQoL) in stage 4 lung cancer (S4LC) patients with brain metastases (BM).
Notice bibliographique
Résumé
24 Background: Novel therapies have improved the survival of S4LC patients, particularly those with EGFR or ALK alterations. As BM are common among such patients, determining whether HUS appropriately capture BM-specific HRQoL is crucial in economic analyses. We evaluated the relationship between the FACT-Brain (Br) HRQoL, presence of BM, and HUS. Methods: This cross-sectional study of S4LC outpatients at a comprehensive cancer centre assessed FACT-Br and EQ-5D-3L-derived HUS. Correlational analyses, stratified by BM status, were performed between HUS and each of FACT-Br and its subscales: FACT-General (G), physical well-being (PWB), social well-being (SWB), emotional well-being (EWB), functional well-being (FWB), and brain cancer (BrC). Linear regression interaction models assessed whether BM modified the associations between FACT-Br or its subscales and HUS. Results: The 65 BM and 42 non-BM patients had similar demographics: median age (range) was 62 (30-83) years, 61% were female, 55% were Caucasian, and 54% were EGFR/ ALK+. Mean± standard error of the mean (SEM) values of HUS were similar between BM and non-BM groups (0.77±0.02 vs. 0.78±0.02; p=0.49). However, 40 BM patients with stable brain disease had higher HUS than the 14 with progressive disease (0.81 vs. 0.69; p=0.007). Mean±SEM values for FACT-Br, FACT-G, and BrC were 148±2.6, 79±1.5, and 69±1.3, respectively, with no differences between BM and non-BM groups. With the exception of SWB, FACT-Br and its subscales were each individually correlated with HUS (all p<0.001 unless specified), including between HUS and PWB (all patients: r=0.58; BM only: r=0.60; non-BM only: r=0.54), FACT-Br (all: r=0.55; BM: r=0.55; non-BM: r=0.54), FACT-G (all: r=0.51; BM: r=0.49; non-BM: r=0.55), and BrC (all: r=0.49; BM: r=0.51; non-BM: r=0.44, p=0.003). Having BM did not modify these relationships (each interaction, p>0.35). Conclusions: The FACT-Br HRQoL measures and the majority of its subcomponents moderately correlate with HUS but are not specific to patients with BM. Progression of CNS disease greatly alters HUS. EQ-5D-3L-derived HUS are a useful index of HRQoL in S4LC.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».