Health-related quality of life measure distinguishes between low and high clinical T stages in esophageal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Functional Assessment of Cancer Therapy-Esophagus (FACT-E) is a health-related quality of life (HRQOL) instrument validated in patients with esophageal cancer. It is made up of both a general component and an esophageal cancer subscale (ECS). Our objective was to explore the relationship between baseline FACT-E, ECS and clinically determined T-stage in patients with stage II-IV cancer of the gastroesophageal junction or thoracic esophagus. METHODS: Data from four prospective studies in Canadian academic hospitals were combined. These were consecutive and eligible patients treated between 1996 and 2014 with clinical stage II-IV cancer of the gastroesophageal junction or thoracic esophagus. All patients completed pre-treatment FACT-E. Parametric (ANOVA) and non-parametric (Kruskal-Wallis) analyses were performed. RESULTS: Of the 135 patients that were deemed eligible, the T-stage distribution determined clinically was: 10 (7.4%) T1, 33 (24.4%) T2, 79 (58.5%) T3 and 13 (9.6%) T4. Parametric analysis showed no significant association between FACT-E & T-stage, although there was a trend towards significance (P=0.08). Non-parametric analysis showed a significant association between FACT-E and T-stage (P=0.05). Post-hoc tests identified that the most significant differences in FACT-E scores were between T1 and T3 patients. Both parametric (P=0.002) and non-parametric (P=0.003) analyses showed an association between ECS & T-stage. Post-hoc analyses showed significant differences in ECS scores between T1 and higher T-stages (P<0.01). CONCLUSIONS: Patient-reported HRQOL scores appear to be significantly different in patients with clinical T1 esophageal cancer as compared to those with higher clinical T stages. Since distinguishing T1 from T2/T3 lesions is important in guiding the most appropriate treatment modality and since EUS appears to have difficulties reliably making such T-stage distinctions, FACT-E and ECS scores may be helpful as an adjunct to guide decision-making.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».