The need for improved patient reported outcome measures in patients with extremity sarcoma: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extremity sarcoma causes impairments to functionality and quality of life. Patient-reported outcome measures (PROMS) assess patient perspectives relating to domains of health and quality of life. METHODS: To describe PROMs utilised in extremity sarcoma, the available literature was screened for studies that utilised PROMs to evaluate outcomes in extremity sarcoma following surgery. RESULTS: Seventy articles met eligibility criteria; six PROMs were identified. The Toronto Extremity Salvage Score, The Short-Form 36, The EORTC QLQ-C30, The Disabilities of the Arm, Shoulder and Hand questionnaire, the Reintegration to Normal Living index and the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System. Most sarcoma patients score well in these tools, with bone sarcoma, and extent of resection being predictors of poor outcomes. CONCLUSION: TESS is the only sarcoma-specific PROM, and though a valid assessment of functionality, it has difficulty differentiating patients with minor functional impairments. The absence of a disease-specific measure of health is concerning, as generic tools do not account for the unique experiences sarcoma patients face and may impair their accuracy in analysing intervention effectiveness.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».