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Enregistrement W3088826944 · doi:10.2196/17898

Follow-Up of Cancer Patients Receiving Anti-PD-(L)1 Therapy Using an Electronic Patient-Reported Outcomes Tool (KISS): Prospective Feasibility Cohort Study

2020· article· en· W3088826944 sur OpenAlexvenueno aff
Sanna Iivanainen, Tuomo Alanko, Pia Vihinen, Teemu Konkola, Jussi Ekström, Henri Virtanen, Jussi Koivunen

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerCommon Terminology Criteria for Adverse EventsProspective cohort studyInternal medicineAdverse effectNauseaQuality of life (healthcare)TolerabilityLung cancerProstate cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have become a standard of care for various tumor types. Their unique spectrum of side effects demands continuous and long-lasting assessment of symptoms. Electronic patient-reported outcome (ePRO) follow-up has been shown to improve survival and quality of life of cancer patients treated with chemotherapy. OBJECTIVE: This study aimed to investigate whether ePRO follow-up of cancer patients treated with ICIs is feasible. The study analyzed (1) the variety of patient reported symptoms, (2) etiology of alerts, (3) symptom correlations, and (4) patient compliance. METHODS: In this prospective, one-arm, multi-institutional study, we recruited adult cancer patients whose advanced cancer was treated with anti-programmed cell death protein 1 (PD)- ligand (L)1 agents in outpatient settings. The ePRO tool consisted of a weekly questionnaire evaluating the presence of typical side effects, with an algorithm assessing the severity of the symptom according to National Cancer Institute Common Terminology Criteria for Adverse Events and an urgency algorithm sending alerts to the care team. A patient experience survey was conducted monthly. The patients were followed up to 6 months or until disease progression. RESULTS: A total of 889 symptom questionnaires was completed by 37 patients (lung cancer, n=15; melanoma, n=9; genitourinary cancer, n=9; head and neck cancer, n=4). Patients showed good adherence to ePRO follow-up. The most common grade 1 symptoms were fatigue (28%) and itching (13%), grade 2 symptoms were loss of appetite (12%) and nausea (12%), and grade 3-4 symptoms were cough (6%) and loss of appetite (4%). The most common reasons for alerts were loss of appetite and shortness of breath. In the treatment benefit analysis, positive correlations were seen between clinical benefit and itching as well as progressive disease and chest pain. CONCLUSIONS: According to the results, ePRO follow-up of cancer patients receiving ICIs is feasible. ePROs capture a wide range of symptoms. Some symptoms correlate to treatment benefit, suggesting that individual prediction models could be generated. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials Register, NCT3928938; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03928938.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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