Patient-Reported Outcomes Measurement in Radiation Oncology: Interpretation of Individual Scores and Change over Time in Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Tools for measuring patients' perceived health and quality of life, such as patient-reported outcome measures (PROMs), inform clinical decisions for patients requiring radiation therapy. However, there may be inconsistencies in how patients interpret and respond to PROMs due to cultural, environmental, personal, or experiential factors. Differential item functioning (DIF) and response shift (RS) refer to differences in the meaning of PROMs between patients or over time (respectively). DIF and RS can threaten the accurate interpretation and use of PROMs, potentially resulting in erroneous conclusions about effectiveness, and flawed individual-level clinical decision-making. Given the empirical evidence of DIF and RS, we aim to review clinical implications and solutions for addressing DIF and RS by providing vignettes from collaborative examinations with workshop participants, as well as the literature. By making these methodological concepts accessible and relevant, for practice, clinicians may feel more confident to ask clarifying questions of patients when PROM scores and the contextual patient information do not align. PROM scores need to be interpreted via dialogue with the patient to avoid misinterpretation due to DIF and RS, which could diminish patient-clinician communication and impede shared decision-making. This work is part of an interdisciplinary knowledge translation initiative focused on the interpretation of PROM scores by clinically-oriented audiences.
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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 | 0,145 | 0,350 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».