Leveraging patient‐reported outcomes data to inform oncology clinical decision making: Introducing the FACE‐Q Head and Neck Cancer Module
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Existing patient-reported outcome measures (PROMs) used to assess patients with head and neck cancer have methodologic and content deficiencies. Herein, the development of a PROM that meets a range of clinical and research needs across head and neck oncology is described. METHODS: After development of the conceptual framework, which involved a literature review, semistructured patient interviews, and expert input, patients with head and neck cancer who were treated at Memorial Sloan Kettering Cancer Center were recruited by their surgeon. The FACE-Q Head and Neck Cancer Module was completed by patients in the clinic or was sent by mail. Rasch measurement theory analysis was used for item selection for final scale development and to examine reliability and validity. Scale scores for surgical defect and adjuvant therapy were compared with the cohort average to assess clinical applicability. RESULTS: The sample consisted of 219 patients who completed the draft scales. Fourteen independently functioning scales were analyzed. Item fit was good for all 102 items, and all items had ordered thresholds. Scale reliability was acceptable (person separation index was >0.75 for all scales; Cronbach α values were >.87 for all scales; test-retest ranged from 0.86 to 0.96). The scales performed well in a clinically predictable way, demonstrating functional and psychosocial differences across disease sites and with adjuvant therapy. CONCLUSIONS: The scales forming the FACE-Q Head and Neck Cancer Module were found to be clinically relevant and scientifically sound. This new PROM now is validated and ready for use in research and clinical care.
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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 | 0,022 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».