MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3081250619 · doi:10.1001/jamapediatrics.2020.2861

Agreement Between Child Self-report and Caregiver-Proxy Report for Symptoms and Functioning of Children Undergoing Cancer Treatment

2020· article· en· W3081250619 sur OpenAlexaff
Jennifer W. Mack, Molly McFatrich, Janice S. Withycombe, Scott H. Maurer, Shana Jacobs, Li Lin, Nicole Lucas, Justin N. Baker, Courtney M. Mann, Lillian Sung, Deborah Tomlinson, Pamela S. Hinds, Bryce B. Reeve

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineAnxietyPediatric cancerQuality of life (healthcare)CohortProxy (statistics)PediatricsClinical psychologyPhysical therapyCancerPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Adult patients are considered the best reporters of their own health-related quality of life (HRQOL). Self-report in pediatrics has been challenged by a limited array of valid measures. Caregiver report is therefore often used as a proxy for child report. Objectives: To examine the degree of alignment between child and caregiver proxy report for Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) HRQOL domains among children with cancer and to identify factors associated with better child and caregiver-proxy congruence. Design, Setting, and Participants: In this multicenter cohort study, children with a first cancer diagnosis and their caregivers completed surveys at 2 time points: within 72 hours preceding treatment initiation (T1) and during follow-up (T2), when symptom burden was expected to be higher (eg, 7-17 days later for chemotherapy). Data were collected from October 26, 2016, to October 5, 2018, at 9 pediatric oncology hospitals. Five hundred eighty children (aged 7-18 years) and their caregivers were approached; 482 child-caregiver dyads completed surveys at T1 (response rate 83%), and 403 completed surveys at T2 (84% of T1 participants). Data were analyzed from July 1, 2019, to April 22, 2020. Exposures: Participants received up-front cancer treatment, including chemotherapy and radiotherapy. Main Outcomes and Measures: Congruence between child self-report and caregiver-proxy report of PROMIS pediatric domains of mobility (physical functioning), pain interference, fatigue, depressive symptoms, anxiety, and psychological stress. Results: Of the 482 dyads included in the analysis, 262 children (54%) were male (mean [SD] age, 12.9 [3.4] years), 80 (17%) were Black, and 71 (15%) were Hispanic. Intraclass correlations between child self-report and caregiver proxy report showed moderate agreement for mobility (0.57 [95% CI, 0.50-0.63]) and poor agreement for symptoms (range, 0.32 [95% CI, 0.24-0.41] for fatigue to 0.42 [95% CI, 0.34-0.50] for psychological stress). Children reported lower symptom burden and higher mobility than caregivers reported. In a multivariable model adjusted for child and parent sociodemographic factors and the caregiver's own self-reported HRQOL, caregivers reported the child's mobility score 6.00 points worse than the child's self-report at T2 (95% CI, -7.45 to -4.51), exceeding the PROMIS minimally important difference of 3 points. Caregivers overestimated the child's self-reported symptom levels, ranging from 5.79 (95% CI, 3.99-7.60) points for psychological stress to 13.69 (95% CI, 11.60-15.78) points for fatigue. The caregiver's own self-reported HRQOL was associated with the magnitude of difference between child and caregiver scores for all domains except mobility; for example, for fatigue, the magnitude of difference between child and caregiver-proxy scores increased by 0.21 (95% CI, 0.13-0.30) points for each 1-point increase in the caregiver's own fatigue score. Conclusions and Relevance: This study found that caregivers consistently overestimated symptoms and underestimated mobility relative to the children themselves. These results suggest that elicitation of the child's own report should be pursued whenever possible.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations183
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA PediatricsMême sujetChildhood Cancer Survivors' Quality of LifeTravaux en français237 207