Patient‐reported fatigue refines prognosis in higher‐risk myelodysplastic syndromes (MDS): a MDS‐CAN study
Notice bibliographique
Résumé
The incorporation of patient-reported outcomes with traditional disease risk classification was found to strengthen survival prediction in patients with myelodysplastic syndromes (MDS). In the present Canadian MDS registry analysis, we validate a recently reported prognostic model, the Fatigue-International Prognostic Scoring System among higher-risk patients [FA-IPSS(h)], which incorporates patients' reported fatigue, assessed by the European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) Quality of Life-Core 30 (QLQ-C30), with a threshold of ≥45 points, in higher IPSS score, stratifying them into distinct subgroups with different survival outcomes. We further validated this concept, using the Revised IPSS >3·5 as cut-off for the definition of higher-risk MDS, and patients' reported fatigue according to Edmonton Symptom Self-Assessment Scale (ESAS) Global Fatigue Scale (GFS), a single-item fatigue rating scale, which is easier to deploy. This emphasises the power of self-reported fatigue at refining overall survival predictions in higher-risk MDS and further bolsters the importance of considering patient-related outcomes in global assessments.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».