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Enregistrement W2754917390 · doi:10.1002/ppul.23788

Quality of life outcomes following pediatric lung transplantation

2017· article· en· W2754917390 sur OpenAlexafffundabout
Tanya Lazor, Hartmut Grasemann, Melinda Solomon, Samantha J. Anthony

Notice bibliographique

RevuePediatric Pulmonology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensCNIB FoundationUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick Children
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Lung transplantationTransplantationPediatricsProxy (statistics)PopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Compared to other solid organs, survival after lung transplantation (LTx) is still poor. Discussions on survival benefits following LTx in children, however, have largely concentrated on medical outcome data. Little research describes quality of life (QoL) of pediatric LTx recipients, which is partly due to the small number of pediatric LTxs performed. Only two centers worldwide performed >10 pediatric LTxs in 2013, making data on QoL in this population difficult to obtain. The primary objective was to examine the impact of LTx on QoL of pediatric recipients. METHODS: LTx recipients aged 8-17 years and their parents were recruited from a Canadian pediatric transplant centre. Participants completed the PedsQL 4.0 Generic Core Scales, a validated health-related QoL patient-reported outcome measure for children and adolescents, pre-transplant and two times post-transplant. Pre-LTx QoL scores were compared with initial assessment scores post-LTx and changes in QoL over time were described. Correlations between self- and proxy-reports were also discussed. RESULTS: Ten pediatric LTx recipients (six male, mean age = 13.3 years) and their parents were enrolled. Assessments were completed pre-LTx (mean months = 4.8) and two times post-LTx (mean months 8.7 and 24.6, respectively). Pre- and post-transplant total scores differed significantly for both self- and proxy-report, which remained consistent at a second assessment post-transplant (P = 0.018 and 0.028, respectively). CONCLUSIONS: Findings highlight the importance of QoL outcomes when exploring LTx as a treatment option. Future research should explore long-term QoL outcomes post-LTx and examine standardized integration of patient-reported outcomes into clinical practice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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