Correlations of patient-reported measures (PRM) for health, quality of life (QOL), functional status, and social supports with survival in early-stage colon cancer.
Notice bibliographique
Résumé
9577 Background: PRM can enhance our understanding of patients’ needs and facilitate cancer treatment decision making. Few studies have explored the relationships between brief PRM and outcomes in early stage colon cancer. Our aims were 1) to determine the effects of prospectively collected PRM on cancer-specific (CSS) and overall survival (OS) and 2) to examine if this association is modified in the elderly. Methods: Patients diagnosed with stage 1 to 3 colon cancer in 2008, evaluated at 1 of 5 regional cancer centers in British Columbia, and provided baseline PRM were included. PRM consisting of a series of short, self-administered scales that described patient-reported health, QOL, functional status and social supports were collected at baseline and correlated with CSS and OS using regression models that controlled for known prognostic factors such as tumor and nodal stage. We subsequently assessed for effect modification by age, stratifying the cohort into younger (YP; <70 years) and elderly patients (EP; >/=70 years). Results: In total, 223 patients were included: 94 (42%) were EP, 111 (49%) were women, and 152 (68%) were white. Compared to YP, EP were more frequently widowed (27 vs 9%, p=0.0005) and reported having children (92 vs 81%, p=0.03), but they were less likely to receive chemotherapy (57 vs 90%, p<0.0001). There were no significant differences in PRM based on age, with the majority indicating they had regular contact with family and friends (92%) and many describing good overall health, QOL, and functional status (48, 61, and 69%, respectively). However, a significant proportion wished for more emotional support (54%). In regression models, self-reported poor functional status was associated with worse OS (HR 2.69, 95%CI 1.09-6.65), but not CSS (HR 1.74, 95%CI 0.61-4.94). This did not differ significantly between YP and EP (p interaction >0.05). No other PRM correlated with OS or CSS (all p>0.05). Conclusions: For early stage colon cancer, self-reported functional status was independently associated with OS. Additional PRM failed to enhance prognostication, suggesting that more comprehensive tools may be required to improve patient assessments.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».