Measuring quality of life in older people with cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The number of individuals aged 65+ with cancer will double in the next decade. Attention to quality of life (QOL) is imperative to identify relevant endpoints/outcomes in research and provide care that matches individual needs. This review summarizes recent publications regarding QOL measurement in older adults with cancer, considering implications for research and practice. RECENT FINDINGS: QOL is a complex concept and its measurement can be challenging. A variety of measurement tools exist, but only one specific to older adults with cancer. QOL is frequently measured as functional health, adverse symptoms, and global QOL, thus only capturing a portion of this concept. Yet successful QOL intervention for older adults requires drawing from behavioral and social dimensions.Growing interest in comprehensive geriatric assessment (CGA) and patient-reported outcomes (PROs) provides important opportunities for measuring QOL. Recommendations for use of CGAs and PROs in clinical practice have been made but widespread uptake has not occurred. SUMMARY: QOL is important to older adults and must be central in planning and discussing their care. It is modifiable but presents measurement challenges in this population. Various domains are associated with decline, survival, satisfaction with life, coping, and different interventions. Measurement approaches must fit with intention and capacity to act within given contexts.
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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) | 0,000 | 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 ».