The predictive accuracy of survival between patient-reported versus clinician-reported pain in a cohort of 1,214 patients with metastatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
9607 Background: Accurate assessment of pain involves cooperation between clinician and patient. However, in patients with metastatic disease agreement between clinician and patient ratings is known to be poor. The objectives of this meta-analysis are to investigate the degree of agreement between clinician- versus patient- reported cancer pain at entry in a cohort of patients with metastatic cancer and whether their ratings were associated with a difference in survival. Methods: Eight European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) Randomized Controlled Trials (RCT), across different cancer sites, were eligible for this study. Pain was scored at baseline by the clinician [Common Toxicity Criteria (CTC)] and the patient (EORTC QLQ-C30). The Wilcoxon rank sign test was applied to investigate scoring differences between patient- versus clinician- reported pain and logistic regression to model whether clinical parameters, i.e., performance status, gender, age or cancer site, affected scoring differences. The model accuracy of both scorings was investigated with the Harrell's discrimination c-index (c) after correction for the clinical parameters. Results: 1214 patients provided valid patient- and clinician- reported pain data at entry. Cancer pain was specified as bone metastasis by 643 (53%) patients and not specified otherwise. The overall mean pain as scored by the clinician was 2.25 (standard deviation (SD) 1.1) and by the patient was 2.28 (SD=0.95) on a 1 to 4 scale. Scoring differences were found to be statistically significant for colorectal (p<.01), lung (p<.01), prostate (p<.01), and breast (p=0.03, but not for pancreatic cancer (p=0.49). Clinical parameters did not significantly affect the scoring differences. Pain as reported by patients (vs clinicians) showed similar predictive accuracy (c =0.62 vs 0.61, p=0.59). Conclusions: Our results provide further evidence that significant differences exist in pain reporting between clinicians and patients. Such results provide a rationale to include patient self reported pain assessment in future cancer RCTs to better assess disease status and survival prognosis. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,031 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».