Validating a Patient-Reported Outcomes–Derived Algorithm for Classifying Symptom Complexity Levels Among Patients With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The patient-reported outcomes (PROs) symptom complexity algorithm, derived from self-reported symptom scores using the Edmonton Symptom Assessment System and concerns indicated on the Canadian Problem Checklist, has not been validated extensively. METHODS: This is a retrospective chart review study using data from the Alberta Cancer Registry and electronic medical records from Alberta Health Services. The sample includes patients with cancer who visited a cancer facility in Alberta, Canada, from February 2016 through November 2017 (n=1,466). RESULTS: The effect size (d=1.2) indicates that the magnitude of difference in health status between the severe- and low-complexity groups is large. The symptom complexity algorithm effectively classified subgroups of patients with cancer with distinct health status. Using Karnofsky performance status, the algorithm shows a sensitivity of 70.3%, specificity of 84.1%, positive predictive value of 79.1%, negative predictive value of 76.7%, and accuracy of 77.7%. An area under the receiver operating characteristic of 0.824 was found for the complexity algorithm, which is generally regarded as good, This same finding was also regarded as superior to the alternative algorithm generated by 2-step cluster analysis (area under the curve, 0.721). CONCLUSIONS: The validity of the PRO-derived symptom complexity algorithm is established in this study. The algorithm demonstrated satisfactory accuracy against a clinician-driven complexity assessment and a strong correlation with the known group analysis. Furthermore, the algorithm showed a higher screening capacity compared with the algorithm generated from 2-step cluster analysis, reinforcing the importance of contextualization when classifying patients' symptoms, rather than purely relying on statistical outcomes. The algorithm carries importance in clinical settings, acting as a symptom complexity flag, helping healthcare teams identify which patients may need more timely, targeted, and individualized patient symptom management.
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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 | 0,000 |
| 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 ».