General population normative data for the EORTC QLQ-C30 health-related quality of life questionnaire based on 15,386 persons across 13 European countries, Canada and the Unites States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) QLQ-C30 health-related quality of life questionnaire is one of the most widely used cancer-specific health-related quality of life questionnaires worldwide. General population norm data can facilitate the interpretation of QLQ-C30 data obtained from cancer patients. This study aimed at systematically collecting norm data from the general population to develop European QLQ-C30 norm scores and to generate comparable norm data for individual countries in Europe and North America. METHODS: We collected QLQ-C30 data from the general population across 11 European Union (EU) countries, Russia, Turkey, Canada and United States (n ≥ 1000/country). Representative samples were stratified by sex and age groups (18-39, 40-49, 50-59, 60-69 and ≥ 70 years). After applying weights based on the United Nations population distribution statistics, we calculated QLQ-C30 domain scores to generate a 'European QLQ-C30 Norm' based on the EU countries. Further, we calculated QLQ-C30 norm scores for all 15 individual countries. RESULTS: A total of 15,386 respondents completed the online survey. For the EU sample, most QLQ-C30 domains showed differences by sex/age, with men scoring somewhat better health than women, while age effects varied across domains. Substantially larger differences were seen in inter-country comparisons, with Austrian and Dutch respondents reporting consistently better health compared with British and Polish respondents. CONCLUSIONS: This study is the first to systematically collect EORTC QLQ-C30 general population norm data across Europe and North America applying a consistent data collection method across 15 countries. These new norm data facilitate valid intra-country as well as inter-country comparisons and QLQ-C30 score interpretation.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».