Development of a quality of life questionnaire for patients with pancreatic neuroendocrine tumours (the PANNET module)
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic neuroendocrine tumours (panNET) are heterogeneous neoplasms usually characterised by slow growth and secretion of hormones, which often cause symptoms. The effect of these symptoms on quality of life (QoL) has not previously been examined in detail. EORTC (European Organisation for Research and Treatment of Cancer) guidelines were followed in phases 1-3 to produce a potential module of questions usable for trials in panNET, focusing on three common types of panNET. For two less common types, a list of symptoms was constructed. Following an extensive literature search and phase 1a interviews with patients and healthcare workers, a long list of potential issues (169) was obtained. This list was shown to 12 patients from three countries in phase 1b interviews to check that no items were missed. The list was reduced to 57 issues. The list of issues was converted to questions, mainly from existing validated questions within the EORTC item library. The list of questions was then used in a phase 3 international study in eight countries using seven languages. A provisional module of 24 items is presented for use in nonfunctioning panNET, gastrinoma and insulinoma. This module increases knowledge concerning QoL in this condition and may be a useful adjunct in clinical trials. A phase 4 trial is being considered for validation of this questionnaire.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».