Predictive survival ability of patient-reported in comparison to physician-reported performance status in solid malignancies.
Notice bibliographique
Résumé
7019 Background: Performance status (PS) is an important prognostic tool in cancer management that is mainly generated by physicians. In oncology, the Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) measure is commonly used. Patient-reported functional status (PRFS) is an emerging method that allows patients to provide an estimate of their function; however, there is limited information about its prognostic significance in solid tumors. We explored the prognostic value of PRFS in comparison to ECOG on survival. Methods: 13,045 newly diagnosed cancer patients in Ontario, Canada, who had information from both PRFS and ECOG on the same day of an outpatient visit between March 2013 and March 2018 were included. The dataset were randomly divided into 60% training (n = 7,827) and 40% validation (n = 5,218) cohorts. Covariates were similar at baseline for both training and validation datasets. Survival was estimated by modeling clinical characteristics with PRFS, with ECOG, and alone. Results: PRFS and ECOG scores were statistically significant predictors of overall survival. Both higher PRFS and ECOG scores tended to be associated with inferior survival, hazard ratio (HR) = 1.71 (P < .0001), and HR = 1.90 (P < .0001) respectively. Models that included either PRFS or ECOG scores outperformed the model with baseline clinical characteristics only. C statistics were 0.836, 0.839, and 0.811 respectively. Conclusions: Patient-reported functional status adds to survival modeling and is equally predictive as the ECOG scale at various stages of solid malignancies. PRFS may be used instead of ECOG in clinical or research setting for survival estimation.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».