Symptom clusters using the EORTC QLQ-C15-PAL in palliative radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with advanced cancer often experience a multitude of symptoms. Due to the potential interrelation of symptoms, symptom clusters of 2 or more concurrent symptoms have been advocated for use in the palliative setting to provide better management of symptoms. METHODS: The principal component analysis (PCA), exploratory factor analysis (EFA) and hierarchal cluster analysis (HCA) were conducted on responses to items 1-14 in the European Organisation for Research and Treatment of Cancer Quality of Life-C15-Palliative (EORTC QLQ-C15-PAL) at baseline and days 5 and 10 following RT. RESULTS: There was complete data for 109, 90 and 87 patients at baseline, day 5 and day 10 respectively. The average age was 72 years. The most common site of primary was the prostate (36.7%), and almost all patients presented with bone metastases (95.4%). Analyses identified 2-4 clusters at each interval. From baseline to day 10 follow-up, across all analyses, items associated with physical functioning clustered consistently with shortness of breath. Pain and pain interference clustered with nausea at baseline; and with sleep at both follow-up intervals. Cronbach's alpha values for the clusters ranged from 0.53 to 0.90. CONCLUSIONS: Fluctuation of symptom clusters was observed in a short time frame following palliative RT. Although clusters were dynamic, several items tended to cluster together. Further research is required to validate these clusters.
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 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 | 0,011 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».