Can patient-reported outcomes be used instead of clinician-reported outcomes and photographs as primary endpoints of late normal tissue effects in breast radiotherapy trials? Results from the IMPORT LOW trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In an era of low local relapse rates after adjuvant breast radiotherapy, risks of late normal-tissue effects (NTE) need to be balanced against risk of relapse. NTE are assessed using patient-reported outcome measures (PROMs), clinician-reported outcomes (CRO) and photographs. This analysis investigates whether PROMs can be used as primary NTE endpoints in breast radiotherapy trials. METHODS: Analyses were conducted within IMPORT LOW (ISRCTN12852634) at 2 and 5 years. NTE were recorded by CRO, photographs and PROMs. Measures of agreement tested concordance, risk ratios for radiotherapy groups were compared, and influence of baseline characteristics on concordance investigated. RESULTS: In 1095 patients who consented to PROMS and photographs, PROMs were available at 2 and/or 5 years for 976 patients, of whom 909 had CRO and 844 had photographs. Few patients had moderate/marked NTE, irrespective of method used (eg. 19% patients and 9% clinicians reported breast shrinkage at year-5). Patients reported more NTE than assessed from CRO or photographs (p < 0.001 for most NTE). Concordance between assessments was poor on an individual patient level; eg. for year-5 breast shrinkage, % agreement = 48% and weighted kappa = 0.17. Risk ratios comparing radiotherapy schedules were consistent between PROMs and CRO or photographs. CONCLUSIONS: Few patients had moderate/marked NTE irrespective of method used. Patients reported more NTE than CRO and photographs, therefore NTE may be underestimated if PROMs are not used. Despite poor concordance between methods, effect sizes from PROMs were consistent with CRO and photographs, suggesting PROMs can be used as primary NTE endpoints in breast radiotherapy trials.
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 | 0,269 | 0,354 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».