Quality of life as a prognostic indicator of survival: A pooled analysis of individual patient data from canadian cancer trials group clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aims of this study were to externally validate an established association between baseline health-related quality of life (HRQOL) scores and survival and to assess the added prognostic value of HRQOL with respect to demographic and clinical indicators. METHODS: Pooled data were analyzed from 17 randomized controlled trials opened by the Canadian Cancer Trials Group between 1991 and 2004; they included survival and baseline HRQOL data from 3606 patients with 8 different cancer sites. The models included sex, age (≤60 vs >60 years), World Health Organization performance status (0 or 1 vs 2-4), distant metastases (no vs yes), and 15 European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) Core Quality-of-Life Questionnaire (QLQ-C30) scales. Analyses were conducted with multivariate Cox proportional hazards models and were stratified by cancer site. Harrell's discrimination C-index was used to calculate the predictive accuracy of the model when HRQOL parameters were added to clinical and demographic variables. The added value of adding HRQOL scales to clinical and demographic variables was illustrated with Kaplan-Meier curves. RESULTS: In the stratified, multivariate model, HRQOL parameters-global health status (hazard ratio [HR], 0.97; 95% confidence interval [CI], 0.95-1.00; P < . 0001), dyspnea (HR, 1.04; 95% CI, 1.02-1.06; P < . 0002), and appetite loss (HR, 1.06; 95% CI, 1.04-1.08; P < . 0001)-were independent prognostic factors in addition to the demographic and clinical variables (all P values < .05). Adding these HRQOL variables to the clinical variables resulted in an added relative prognostic value for survival of 5%. CONCLUSIONS: These results confirm previous findings showing that baseline HRQOL scores on the EORTC QLQ-C30 provide prognostic information in addition to information from clinical measures. However, the impact of specific domains may differ across studies. Cancer 2018. © 2018 American Cancer Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».