Impact of neuroendocrine tumor diagnosis (NET) on quality of life.
Notice bibliographique
Résumé
e18614 Background: With longer median survival for NET patients, the impact of symptoms and treatments on QOL and financial well-being throughout the disease course need to be evaluated to understand the true burden of the disease on patients. Current HRQOL data are during active treatments and this prospective biobank was established to capture this information throughout the disease course. Methods: At Roswell Park Comprehensive Cancer Center, with Institutional Review Board (IRB) approval a NET biobank was established in April 2019 for collecting clinical tissue samples, patient demographics, treatment outcomes, access to care and self-reported HRQoL outcomes. Using previously developed HRQoL questionnaires, we examined the impact of the NET on the quality of life of NET patients and data of 144 patients enrolled to date in the biobank is presented here. Linear regression was used to assess the association of baseline characters with QoL variables. The analysis was done with STATA/IC 16.0. Results: A total of 144 patients are enrolled. Males were 27% (n = 39) and females were 73% (n = 105). The mean age of diagnosis was 54 +/- 0.79, with those between 45 to 65 (72%, n = 103). These patients were enrolled through support groups and social media from 30 different states in the US (135) and 9 pts from Canada. After the diagnosis, 27% of patients had to quit their job. Impact on major HRQoL variables are summarized in Table. Only 21% of patients reported that they feel knowledgeable about NET and got the majority of their support from their primary care (60%) and oncologist (57%). When asked about the most pressing need from their care team, 57% of patients requested their care team had more information about available clinical trials. Sex, age groups did not have statistically significant association on the impact of NETs on the HRQoL of patients. Conclusions: NET diagnosis affects the HRQoL of patients including their social, emotional, and financial well-being. A national biobank capturing data on various demographic, risk factors, treatment sequence, symptoms, HRQoL parameters, financial toxicity is a valuable resource to better understand the needs of this patient group.[Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».