A Multinational Pilot Study on Patients’ Perceptions of Advanced Neuroendocrine Neoplasms on the EORTC QLQ-C30 and EORTC QLQ-GINET21 Questionnaires
Notice bibliographique
Résumé
Among the available neuroendocrine neoplasm (NEN)-specific HR-QoL scales, only the EORTC QLQ-C30 and EORTC QLQ-G.I.NET21 questionnaires have been validated in several languages. We aim to assess patients' perceptions of these questionnaires. A cross-sectional qualitative pilot study was conducted among 65 adults from four countries with well-differentiated advanced gastro-entero-pancreatic (GEP) or unknown primary NENs. Patients completed the EORTC QLQ-C30 and EORTC QLQ-G.I.NET21 questionnaires and then a survey containing statements concerning the questionnaires. The majority of patients had a small intestine NET (52%). Most tumors were functioning (55%) and grade 2 NET (52%). Almost half of the patients identified limitations in the questionnaires, with nine (14%) patients scoring the questionnaires as poor and 16 (25%) patients as moderate. Overall, 37 (57%) patients were positive towards the questionnaires. Approximately a quarter of patients considered the questionnaires not suitable for all ages, missing some of their complaints, not representative of their overall HR-QoL regarding the treatment of their NET and too superficial. The current validated EORTC QLQ-C30 and EORTC QLQ-G.I.NET21 questionnaires may show some limitations in the design of questions and the patients' final satisfaction reporting of the questionnaire. Large-scale, high-quality prospective studies are required in HR-QoL assessment regarding NETs.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».