Feasibility of collecting survey-based patient-reported outcome measures (PROMs) from patients living with advanced cancer: Emerging findings from the Living with Colorectal Cancer study.
Notice bibliographique
Résumé
207 Background: The “Living with Colorectal Cancer study” seeks to characterize the experiences of patients diagnosed with advanced colorectal cancer to inform care improvements. Here we describe our experiences recruiting patients and collecting patient reported outcome measures (PROMs). Methods: Eligible patients were identified by oncologists in Alberta, Canada’s two tertiary cancer centres and approached for consent to participate during routine appointments. Following baseline surveys, participants were given a choice of completing monthly surveys via email, phone, post, or in person. We purposively chose previously validated surveys already in use provincially, including EQ-5D-5L and Putting Patients First. We endeavoured to include non-English speaking participants by providing translated study materials and interpretation. Results: In one year of recruitment, 88 patients were enrolled. Edmonton, Alberta’s patient recruitment (N = 62) is double that of Calgary, Alberta (N = 26), despite similar population sizes. In Calgary and Edmonton, 81% and 56% of participants chose email-based PROMs surveys, respectively. The current missing survey rate is 12% (i.e. surveys not completed per month). Forty-eight participants (55%) completed ≥6 sets of monthly PROMs data; 26 (30%) transferred “off study” (61% of which died). Several participants expressed the desire to describe their experiences beyond what the surveys could accommodate. Despite language accommodation, all participants chose to complete surveys in English; however, 21% reported speaking another language daily. Conclusions: It is challenging but possible to engage and retain patients with advanced cancer in research focused on PROMs. Speaking with patients face-to-face in cancer clinics increased the burden on healthcare providers (i.e. clinic flow and time spent with patients), but appears to be a practical and appropriate way to recruit participants. Offering multiple methods of communication allowed patients to participate in a manner most practical for their lifestyle and did not impact PROMs collection. Clinical trial information: NCT03572101.
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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 | 0,058 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».