Development of the Functional Assessment of Cancer Therapy–Immune Checkpoint Modulator (FACT‐ICM): A toxicity subscale to measure quality of life in patients with cancer who are treated with ICMs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with cancer who are treated with immune checkpoint modulators (ICMs) have their health-related quality of life (HRQOL) measured using general patient-reported outcome (PRO) tools. To the authors' knowledge, no instrument has been developed to date specifically for patients treated with ICMs. The objective of the current study was to develop a toxicity subscale PRO instrument for patients treated with ICMs to assess HRQOL. METHODS: Input was collected from a systematic review as well as patients and physicians experienced with ICM treatment. Descriptive thematic analysis was used to evaluate the qualitative data obtained from patient focus groups and interviews, which informed an initial list of items that described ICM side effects and their impact on HRQOL. These inputs informed item generation and/or reduction to develop a toxicity subscale. RESULTS: Focus groups and individual interviews with 37 ICM-treated patients generated an initial list of 176 items. After a first round of item reduction that produced a shortened list of 76 items, 16 physicians who care for patients who are treated with ICMs were surveyed with a list of 49 patient-reported side effects and 11 physicians participated in follow-up interviews. A second round of item reduction was informed by the physician responses to produce a list of 25 items. CONCLUSIONS: To the authors' knowledge, this 25-item list is the first HRQOL-focused toxicity subscale for patients treated with ICMs and was developed in accordance with US Food and Drug Administration guidelines, which prioritize patient input in developing PRO tools. The subscale will be combined with the Functional Assessment of Cancer Therapy-General (FACT-G) to form the FACT-ICM. Prior to recommending the formal use of this PRO instrument, the authors will evaluate its validity and reliability in longitudinal studies involving substantially more patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».