Development and testing of patient-reported outcome performance measures (PRO-PMs) for oncology practice.
Notice bibliographique
Résumé
173 Background: Symptom management is a cornerstone of quality oncology practice. ASCO established a Working Group to develop patient-reported outcome performance measures (PRO-PMs) for assessing symptom management. We describe multi-center testing funded by PCORI. Methods: Multi-stakeholder consensus and literature review identified 11 symptoms for testing as potential PRO-PMs. For these symptoms, questions from the NCI’s PRO-CTCAE tool were administered at 6 US academic and community oncology practices. Patients across cancer types completed questions electronically on days 5-15 of chemotherapy cycles. PRO-CTCAE mapped scores were dichotomized to delineate clinically meaningful thresholds (0-1 vs ≥2), and rates were tabulated between practices. Symptoms were selected to become PRO-PMs if clinically actionable and with prevalence ≥20%; between-practice variation was evaluated using χ2. Twelve candidate sociodemographic and clinical risk adjustment (RA) variables were evaluated via Akaike information criterion testing. Risk-adjusted PRO-PM rates were calculated using observed:expected ratios via generalized linear mixed modeling. Results: Among 653 enrolled patients, 607 (93%) completed questionnaires. Four of 11 symptoms met criteria for PRO-PM development: nausea, constipation, insomnia, pain. Four RA variables met inclusion criteria: age, gender, cancer type, insurance type. The Table shows raw and risk-adjusted rates of symptom burden (scores ≥2) for each PRO-PM across practices. Risk-adjustment yielded a modest impact on scores. Conclusions: Oncology PRO-PMs have been developed to quantify the burden of actionable symptoms at the practice level. Collection from patients is feasible. Further refinement is underway prior to submission for endorsement by the National Quality Forum. [Table: see text]
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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 | 0,148 | 0,240 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».