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Enregistrement W4283732667 · doi:10.1007/s40271-022-00584-w

Interpreting Within-Patient Changes on the EORTC QLQ-C30 and EORTC QLQ-LC13

2022· article· en· W4283732667 sur OpenAlexaff
Cheryl D. Coon, Michael Schlichting, Xinke Zhang

Notice bibliographique

RevuePatient · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensFluidigm (Canada)
Organismes subventionnairesEMD SeronoMerck KGaA
Mots-clésStandard deviationLung cancerMedicineClinical trialStatisticsPhysical therapyMathematicsOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: When determining if changes on patient-reported outcome (PRO) scores in clinical trials convey a meaningful treatment benefit, statistical significance tests alone may not communicate the patient perspective. Appraising within-patient changes on PRO scores against established thresholds can determine if improvements or deteriorations experienced by individuals are meaningful. To evaluate the appropriateness of thresholds for interpreting meaningful improvements and deterioration within individuals on the European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) 30-item core instrument (QLQ-C30) and 13-item lung cancer module (QLQ-LC13), a series of psychometric methods were applied to data from a phase III randomized controlled clinical trial in non-small cell lung cancer. METHODS: Anchor-based methods of empirical cumulative distribution functions and classification statistics were employed using change scores from Baseline to Week 7 using changes on the QLQ-C30 Global Health Status item as an anchor. Distribution-based methods of one-half standard deviation and standard error of measurement identified the minimum amount of change each domain score can reliably measure. RESULTS: While the correlations between the domain scores and the anchor item were modest in size (i.e., r ≥ 0.30 for only 5 of 24 domains), consideration of multiple methods along with the magnitude of possible step changes on the score allowed for patterns to emerge. The triangulation process planned a priori resulted in different methods being the source for different domain scores. Absolute values of the proposed thresholds ranged from 11.11 to 33.33, and all resulted in the same classifications for all EORTC domains, except QLQ-C30 Fatigue, as would the 10-point threshold that is traditionally used. CONCLUSION: This study confirms the appropriateness of the 10-point EORTC score threshold generally used by the field for interpreting within-patient changes, but the thresholds proposed from this study enhance interpretability by corresponding to only observable locations along the domain score scale.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,169
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,169
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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